融合深度学习与搜索的实时策略游戏微操方法

来源：计算机工程杂志2020年第6期北京时间：

作者：陈鹏, 王子磊

单位：中国科学技术大学 自动化系, 合肥 230027

摘要：实时策略游戏的微操是指操纵多个作战单元以赢得胜利，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，将其嵌入到PGS、POE和SSS+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2个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。

关键词：实时策略游戏,微操,深度学习,联合策略网络,搜索方法

基金资助：国家自然科学基金（61836008，61673362）。