国内刊号:31-1289/TP
国际刊号:1000-3428
发布日期:
作者:陈鹏, 王子磊
单位:中国科学技术大学 自动化系, 合肥 230027
关键词:实时策略游戏,微操,深度学习,联合策略网络,搜索方法
基金:国家自然科学基金(61836008,61673362)。
实时策略游戏的微操是指操纵多个作战单元以赢得胜利,针对传统搜索方法在面对大规模战斗场景时存在的搜索效率低下、搜索空间有限等问题,提出深度学习与在线搜索相结合的方法,以实现学习模型对搜索过程的引导。给出一种基于编码-解码卷积架构的联合策略网络,将其嵌入到PGS、POE和SSS+3种经典搜索方法中,实现多智能体联合动作的端到端学习。实验结果表明,该方法可以适应复杂的作战场景,在StarCraft:BroodWar的2个基准场景中能够击败内置人工智能方法,胜率分别达到95%、99%,接近当前最好的基准方法。
来源:2020年第6期
《计算机工程》期刊编辑部