博弈对抗游戏AI的技术方法、成熟度、适用领域
主要分类为四种游戏模式:棋盘游戏AI、纸牌游戏AI、FPS游戏AI、RTS游戏AI。
棋牌游戏AI
在MCTS树的基础上增加策略、价值神经网络,从而得到此类开放信息的离散最优解,只要能得到完全模拟器,就可以使用AGZ算法。
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AlphaGo是最基础的一个游戏AI,因此主要了解AlphaGo的基本原理。简单概括为:
由于状态空间极其复杂,因此直接采用MCTS搜索树不再适用。
在MCTS的框架下引入两个卷积神经网络policy network和value network以改进纯随机的Monte Carlo模拟,并借助监督学习和强化学习训练这两个网络。
结合AlphaGo讲解MCTShttps://blog.csdn.net/weixin_39878297/article/details/85235694
深度解读 AlphaGo 算法原理https://blog.csdn.net/songrotek/article/details/51065143
传统的MCTS算法的局限性在于,它的估值函数或是策略函数都是一些局面特征的浅层组合,往往很难对一个棋局有一个较为精准的判断。
为此,AlphaGo的作者训练了两个卷积神经网络来帮助MCTS算法制定策略:用于评估局面的value network,和用于决策的policy network。(这两个网络的主要区别是在输出层:前者是一个标量;后者则对应着棋盘上的一个概率分布。)
首先,Huang等人利用人类之间的博弈数据训练了两个有监督学习的policy network:pσ(SL policy network)和pπ(fast rollout policy network)。后者用于在MCTS的rollouts中快速地选择策略(快速走子)。
接下来,他们在pσ的基础上通过自我对弈训练了一个强化学习版本的policy network:pρ(RL policy network)。与用于预测人类行为的pσ不同,pρ的训练目标被设定为最大化博弈收益(即赢棋)所对应的策略。
最后,在自我对弈生成的数据集上,Huang等人又训练了一个value network:vθ,用于对当前棋局的赢家做一个快速的预估。
AlphaGo总的来说是通过监督学习——自训练得到强化学习版本——训练得到价值网络。
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其后发展的AlphaGo Zero和AlphaGo最大的区别是,它不再需要人类数据。也就是说,它一开始就没有接触过人类棋谱。研发团队只是让它自由随意地在棋盘上下棋,然后进行自我博弈。
AlphaGoZero仅用了单一的神经网络。在此前的版本中,AlphaGo用到了“策略网络”来选择下一步棋的走法,以及使用“价值网络”来预测每一步棋后的赢家。而在新的版本中,这两个神经网络合二为一,从而让它能得到更高效的训练和评估。
AlphaGo Zero的核心思想是:MCTS算法生成的对弈可以作为神经网络的训练数据。
AlphaGoZero总的来说是只是用一个由policy network和value network共享参数形成的神经网络
AGZ算法本质上是一个最优化搜索算法,对于所有开放信息的离散的最优化问题,只要我们可以写出完美的模拟器,就可以应用AGZ算法。
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2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57