[发明专利]一种基于信息瓶颈理论的强化学习对战游戏AI训练方法有效
申请号: | 202110091260.4 | 申请日: | 2021-01-22 |
公开(公告)号: | CN112717415B | 公开(公告)日: | 2022-08-16 |
发明(设计)人: | 张轶飞;程帆;张冬梅 | 申请(专利权)人: | 上海交通大学 |
主分类号: | A63F13/67 | 分类号: | A63F13/67;G06N3/08 |
代理公司: | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人: | 杨宏泰 |
地址: | 200240 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | 本发明涉及一种基于信息瓶颈理论的强化学习对战游戏AI训练方法,包括以下步骤:1)AI训练模型的初始化;2)通过游戏AI在仿真环境中进行决策交互得到样本训练批数据集;3)根据游戏AI与环境交互得到的样本训练批数据集,采用强化学习算法迭代训练AI训练模型,并分阶段保存AI训练模型的参数;4)将保存的不同阶段AI训练模型的部分参数固定,利用强化学习算法重新训练余下参数进行微调,得到最终不同等级AI的AI训练模型,并由此生成对战游戏AI文件。与现有技术相比,本发明具有采样效率高、训练速度快、测试灵活性高、AI分等级等优点。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 信息 瓶颈 理论 强化 学习 游戏 ai 训练 方法 | ||
【主权项】:
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