【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金(61836008,61673362)
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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。
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