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基于编码-解码卷积架构的联合策略网络
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2021-04-02
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实时策略游戏的微操是指操纵多个作战单元以贏得胜利，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，将其嵌人到PGS、POE和SS+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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