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腾讯AI×王者荣耀「绝悟」项目首亮相:KPL秋季决赛击败顶尖战队凶手(3) 生物工程招聘,潮汐王座任务,利好消息,张振东,神州企橙,奴隶区

时间:2019-05-21 来源:濮阳新闻网
 

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注意力层旨在预测地图上适合派遣英雄的最佳地点。

阶段层和注意力层为宏观执行提供高级指导。下文将详细说明建模细节。宏观模型的网络架构几乎与 OpenAI Five1(OpenAI 2018a)中用到的结构一样,只不过前者是以监督学习的方式。经过一些小幅修改,作者将其应用到《王者荣耀》中,例如删除 Teleport。

图 2:分层宏观战略模型的网络架构

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图 4:(a)在阶段层中建模的主要资源(即图中圈出的防御塔、基地、龙和暴君)。(b)举例说明阶段层中的标签提取。

图 5:为不同英雄角色学习的开放战略之一。红圈内区域为最热门区域。

图 7:相层输出上的 t-分布随机近邻嵌入。嵌入数据样本按照不同的时间阶段进行着色。

论文:Hierarchical Macro Strategy Model for MOBA Game AI

论文链广西哪家医院能治好老年癫痫病接:https://arxiv.org/abs/1812.07887

摘要:游戏 AI 的下一个挑战是即时战略游戏(RTS)。即时战略游戏提供了部分可观察的游戏环境,其中智能体之间交互的动作空间要比围棋游戏大得多。掌握即时战略游戏既需要强大的宏观战略,又需要微妙的微观执行操作。最近,微观执行层面已经取得了很大进展,但仍然缺乏针对宏观战略的完整解决方案。在本文中,作者提出了一种基于学习的新型分层宏观战略(Hierarchical Macro Strategy)模型,用于掌握 RTS 游戏的子类型――MOBA(多人在线战术竞技)游戏癫痫病发作症状。通过用分层宏观战略模型训练,智能体可以明确做出宏观战略决策,并进一步指导其微观执行。此外,虽然会利用一种新型的模拟跨智能体通信机制同时和队友沟通,但每个智能体会做出独立的战略决策。作者在流行的 5V5 MOBA 游戏中对模型进行全面评估。在与人类玩家队伍(这些队伍在玩家排行榜系统中排名前 1%)的竞技中,由 5 个 AI 智能体组成的队伍达到了 48% 的胜率。

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