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申请/专利权人：中国科学技术大学
摘要：本发明涉及一种面向不同玩家的游戏AI训练方法及系统，其方法包括：步骤S1：根据对手种类M构建游戏AI的应对策略采样策略πs和奖励模型步骤S2：游戏AI使用采样策略πs与对手交互，采集各种类型对手的交互数据；步骤S3：使用交互数据计算M个对手奖励模型其中，表示第m类对手奖励模型；步骤S4：使用极大极小Q学习算法、游戏模型和奖励模型学习第m类对手的纳什均衡策略作为应对策略重复步骤S4，学习得到所有类型对手的应对策略。本发明提供了一种面向不同玩家的游戏AI训练方法，可以应对对手类型不同的情况，提高使所有玩家的满意度。
主权项：1.一种面向不同玩家的游戏AI训练方法，其特征在于，包括：步骤S1：根据对手种类M构建游戏AI的应对策略采样策略πs和奖励模型步骤S2：游戏AI使用所述采样策略πs与对手交互，采集各种类型对手的交互数据；步骤S3：使用所述交互数据计算M个对手奖励模型其中，表示第m类对手奖励模型；步骤S4：使用极大极小Q学习算法、游戏模型和奖励模型学习第m类对手的纳什均衡策略作为应对策略重复步骤S4，学习得到所有类型对手的应对策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学技术大学 一种面向不同玩家的游戏AI训练方法及系统
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