AI强化学习初探——卡牌游戏星际争霸II-Toy模板网

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作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

在AI技术领域，强化学习（Reinforcement Learning）是最具代表性的一种机器学习方法。其核心思想是通过反馈机制让智能体（Agent）不断修正策略，使得它不断地按照既定目标策略进行行动，以达到最优状态的优化。常见的强化学习算法如Q-learning、SARSA、Actor-Critic、DDPG等都属于此类。根据场景不同，RL也可分为单纯的RL、基于模型的RL和基于强化学习的HRI三种类型。在单机游戏领域，由于存在局部可观测的环境，通常采用基于值函数的方法进行训练。而在复杂多步系统领域，则更多使用基于模型的RL或基于强化学习的HRI。本文将以Gym开源库中的星际争霸II的卡牌游戏作为案例介绍强化学习应用于卡牌游戏的基本原理、算法流程及代码实现。