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上传时间: 2021-03-14
详细说明：抽象的
我们将使用流行的沙盒视频游戏Minecraft及其相关的Malmo平台来训练代理，以成功打击被称为“暴民”的游戏内实体。 我们希望，像我们在模拟环境中用于训练代理的方法那样，可以外推到现实世界中的应用程序，例如机器人技术。 我们将使用一种流行的强化学习技术，称为Deep Q Learning，它使用了几种不同的特征表示，并比较了性能差异。
简介与背景
Minecraft是一款流行的沙盒视频游戏，其中包含许多被称为“暴民”的敌对非玩家实体； 这些实体旨在攻击和杀死玩家角色。 我们的特工将必须学习对付每种类型的敌对生物的策略，以打败尽可能多的生物并生存尽可能长的时间为目标。 此外，Minecraft“世界”中的环境可以使用算法随机生成或由玩家构建。 为了为我们的代理商创造一个封闭的环境来学习和对抗这些暴民，我们将使用Microsoft的Project Malmo。 在Minecraft
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