基于深度强化学习的游戏智能引导算法

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摘要： 针对传统游戏智能体算法存在模型输入维度大及训练时间长的问题， 提出一种结合状态信息转换与奖励函数塑形技术的新型深度强化学习游戏智能

引导算法. 首先， 利用Unity引擎提供的接口直接读取游戏后台信息， 以有效压缩状态空间的维度， 减少输入数据量； 其次， 通过精细化设计奖励机制， 加速模型（剩余14841字）

试读结束

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