資料介紹
實時策略游戲的微操是指操縱多個作戰單元以贏得勝利,針對傳統搜索方法在面對大規模戰斗場景時存在的搜索效率低下、搜索空間有限等問題,提出深度學習與在線搜索相結合的方法,以實現學習模型對搜索過程的引導。給出一種基于編碼-解碼卷積架構的聯合策略網絡,將其嵌人到PGS、POE和SS+3種經典搜索方法中,實現多智能體聯合動作的端到端學習。實驗結果表明,該方法可以適應復雜的作戰場景,在 Starcraft: Broodwar的基準場景中能夠擊敗內置人工智能方法,勝率分別達到95%、99%,接近當前最好的基準方法。
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