Realtid strategispel har varit ett viktigt område för spel artificiell intelligens under de senaste åren. I detta dokument presenteras en förstärkt inlärnings- och läroplansöverföring inlärningsmetod för att kontrollera flera enheter i StarCraft micromanagement. Vi definierar en effektiv statlig representation, som bryter ner komplexiteten som orsakas av det stora tillståndsutrymmet i spelmiljön. Därefter föreslås en parameter som delar multi-agent gradientdescent Sarsa(λ) algoritm för att träna enheterna. Inlärningspolicyn delas mellan våra enheter för att uppmuntra samarbetsbeteenden. Vi använder ett neuralt nätverk som en funktion approximator för att uppskatta action-värde funktion, och föreslå en belöning funktion för att hjälpa enheter balansera deras rörelse och attack. Dessutom används en överföringsutbildningsmetod för att utvidga vår modell till svårare scenarier, vilket påskyndar utbildningsprocessen och förbättrar inlärningsresultatet. I småskaliga scenarier, våra enheter framgångsrikt lära sig att bekämpa och besegra den inbyggda AI med 100% vinna priser. I storskaliga scenarier används inlärningsmetoden för överföring av kursplaner för att gradvis utbilda en grupp enheter, och den visar överlägsna resultat jämfört med vissa basmetoder i målscenarier. Med förstärkt inlärning och läroplansöverföring kan våra enheter lära sig lämpliga strategier i Star-Craft mikrohanteringsscenarier. Index Terms-Reinforcement lärande, överföring lärande, läroplan lärande, neurala nätverk, spel AI.
Medan Shao et al. införa överföring lärande och dela multi-agent gradient för att hjälpa utbildning och upprätthålla kooperativa beteenden mellan enheter REF.
StarCraft Micromanagement With Reinforcement Learning and Curriculum Transfer Learning
{'venue': 'IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}