公开(公告)号：CN111260039B

公开(公告)日：2020-08-07

申请号：CN202010369831.1

申请日：2020-05-06

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 王轩 ,  张加佳 ,  漆舒汉 ,  曹睿 ,  杜明欣 ,  刘洋 ,  蒋琳 ,  廖清 ,  夏文 ,  李化乐

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  A63F13/45 ,  A63F13/46

Abstract: 本发明提供了一种基于辅助任务学习的视频游戏决策方法，包括以下步骤：S1、构建神经网格模型；S2、启动多进程视频游戏环境；S3、判断是否运行了指定轮次，如果否，则进入步骤S4，如果是，则进入步骤S6；S4、获取游戏经验，更新经验池；S5、将经验输入到神经网格模型，更新神经网格模型参数，返回步骤S3；S6、保存神经网格模型；S7、在视频游戏里利用神经网格模型决策；S8、结束。本发明的有益效果是：可以更准确地估计三维场景中的状态价值以及引起状态改变的智能体动作。

公开(公告)号：CN111260039A

公开(公告)日：2020-06-09

申请号：CN202010369831.1

申请日：2020-05-06

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 王轩 ,  张加佳 ,  漆舒汉 ,  曹睿 ,  杜明欣 ,  刘洋 ,  蒋琳 ,  廖清 ,  夏文 ,  李化乐

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  A63F13/45 ,  A63F13/46

Abstract: 本发明提供了一种基于辅助任务学习的视频游戏决策方法，包括以下步骤：S1、构建神经网格模型；S2、启动多进程视频游戏环境；S3、判断是否运行了指定轮次，如果否，则进入步骤S4，如果是，则进入步骤S6；S4、获取游戏经验，更新经验池；S5、将经验输入到神经网格模型，更新神经网格模型参数，返回步骤S3；S6、保存神经网格模型；S7、在视频游戏里利用神经网格模型决策；S8、结束。本发明的有益效果是：可以更准确地估计三维场景中的状态价值以及引起状态改变的智能体动作。