近年来,深度强化学习在复杂决策和控制任务中得到了广泛应用,并在游戏AI领域展现了卓越性能。基于双重深度Q网络的方法,提出一种通过智能体与Super Mario Bros环境的持续交互、逐步学习并优化游戏策略。首先,利用gym-super-mario-bros...近年来,深度强化学习在复杂决策和控制任务中得到了广泛应用,并在游戏AI领域展现了卓越性能。基于双重深度Q网络的方法,提出一种通过智能体与Super Mario Bros环境的持续交互、逐步学习并优化游戏策略。首先,利用gym-super-mario-bros框架构建训练环境,并通过帧跳、灰度转换和图像缩放等技术提升训练效率。其次,智能体采用DDQN架构结合卷积神经网络进行特征提取,并通过经验回放和目标网络减少Q值波动。最后,通过衰减的epsilon-greedy策略平衡探索与利用。实验结果表明,该方法能有效提升智能体表现。展开更多
文摘近年来,深度强化学习在复杂决策和控制任务中得到了广泛应用,并在游戏AI领域展现了卓越性能。基于双重深度Q网络的方法,提出一种通过智能体与Super Mario Bros环境的持续交互、逐步学习并优化游戏策略。首先,利用gym-super-mario-bros框架构建训练环境,并通过帧跳、灰度转换和图像缩放等技术提升训练效率。其次,智能体采用DDQN架构结合卷积神经网络进行特征提取,并通过经验回放和目标网络减少Q值波动。最后,通过衰减的epsilon-greedy策略平衡探索与利用。实验结果表明,该方法能有效提升智能体表现。
