基于强化学习的小游戏设计与实现

摘要：

电子游戏领域是强化学习的一个重点应用领域,最新的强化学习算法在应用于现代化游戏中时取得相当不错的效果,甚至可以击败人类玩家.DQN算法是Q-learning算法和神经网络的结合,可以更好地解决数据连续性的问题,这使得Q表存在的很多问题得到解决.通过DQN算法设计的小游戏,可以更好地实现奖励最大化,从而进行决策.笔者利用强化学习的深度Q网络(Deep Q Network,DQN)设计一个吃豆人小游戏.

关键词：机器学习、强化学习、DQN算法、马尔科夫决策过程

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.41;TP183(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2022-07-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：91-93