Abstrakt. Det har varit många genombrott med förstärkning lärande under de senaste åren, kanske mest särskilt på Djup förstärkning Lära framgångsrikt spela och vinna relativt avancerade datorspel. Det finns utan tvekan en förväntan att Djup förstärkning Lärande kommer att spela en stor roll när den första AI mästare komplicerade spel som behövs för att slå en professionell Real-Time Strategy spelare. För att detta ska vara möjligt måste det finnas en spelmiljö som riktar sig till och främjar AI-forskning, och särskilt Deep Enhancement Learning. Vissa spelmiljöer finns dock redan, dessa är antingen alltför förenklade såsom Atari 2600 eller komplex som Starcraft II från Blizzard Entertainment. Vi föreslår en spelmiljö mellan Atari 2600 och Starcraft II, särskilt mål Djup förstärkning Lärande algoritm forskning. Miljön är en variant av Tower Line Wars från Warcraft III, Blizzard Entertainment. Som ett bevis på att miljön kan hysa algoritmer för djup förstärkning föreslår och tillämpar vi dessutom en arkitektur för djup Q-förstärkning. Arkitekturen förenklar tillståndsutrymmet så att det är tillämpligt på Q-learning, och i sin tur förbättrar prestandan jämfört med nuvarande toppmoderna metoder. Våra experiment visar att den föreslagna arkitekturen kan lära sig att spela miljön bra, och poäng 33% bättre än standard Deep Q-learning - vilket i sin tur bevisar nyttan av spelmiljön.
Andersen, etc. al., REF tillämpade djup förstärkning inlärning till Tower Line Wars, ett spel med komplexitet mellan Atari spel och Starcraft II.
Towards a Deep Reinforcement Learning Approach for Tower Line Wars
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}