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實時策略游戲的微操是指操縱多個作戰(zhàn)單元以贏得勝利，針對傳統(tǒng)搜索方法在面對大規(guī)模戰(zhàn)斗場景時存在的搜索效率低下、搜索空間有限等問題，提出深度學(xué)習(xí)與在線搜索相結(jié)合的方法，以實現(xiàn)學(xué)習(xí)模型對搜索過程的引導(dǎo)。給出一種基于編碼-解碼卷積架構(gòu)的聯(lián)合策略網(wǎng)絡(luò)，將其嵌人到PGS、POE和SS+3種經(jīng)典搜索方法中，實現(xiàn)多智能體聯(lián)合動作的端到端學(xué)習(xí)。實驗結(jié)果表明，該方法可以適應(yīng)復(fù)雜的作戰(zhàn)場景，在 Starcraft： Broodwar的基準場景中能夠擊敗內(nèi)置人工智能方法，勝率分別達到95%、99%，接近當(dāng)前最好的基準方法。
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