AI强化学习初探——卡牌游戏星际争霸II

AI强化学习初探——卡牌游戏星际争霸II

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。

2. 基本概念术语说明

（1）强化学习（Reinforcement Learning）

强化学习是指通过系统的奖赏信号和动作选择，来指导系统从一个状态迁移到另一个状态的过程。在这个过程中，系统会学着选择行为，使得环境的状态总收益最大。强化学习的特点包括以下几点：

1. 动态: 强化学习问题是一个动态系统，它的状态会随时间变化。
2. 延迟收益: 在真实环境中，奖励信号通常不是立即出现的，它需要一段时间才能得到，所以强化学习系统不能直接计算到最终的奖励信号。
3. 策略迭代：强化学习的学习过程是策略迭代（Policy Iteration）的，也就是先确定一个初始策略