Artificial intelligence 如何让机器人从经验中学习

我正在为一个rts游戏编写机器人

我使用模糊逻辑评估当前位置（地雷和敌人）并发出命令

我有两个模糊变量：

军用建筑

，

民用建筑

，

陆军力量

，

敌军力量

和

距离

。我也有一些模糊的语言值，比如

非常好

，

好

，

正常

，

坏

，

非常坏

我的下一个任务是让机器人学习，避免所有人都以同样的方式行事。有什么建议或想法来解决这个问题吗

使用GA调整参数（但我不知道玩家的等级，所以我不知道机器人是赢了弱者还是输给了强者）

---

是否有人有类似问题的经验（如果有更简单的方法从经验中学习机器人，我可以改变实现并替换模糊逻辑）？

看看强化学习。这是一些可以帮助你的东西

---

根据您的描述，这就是我要使用的：）

看看强化学习。这是一些可以帮助你的东西

---

根据您的描述，这就是我要使用的：）

使用GAs将参数调整为模糊语言变量的想法是一个好主意（我希望我能想到它！）；模糊逻辑为您提供了一个很好的连续响应曲线，而遗传算法将搜索一个大的解决方案空间。我认为这绝对是一个值得追求的战略；你应该把结果写下来

使用GAs将参数调整为模糊语言变量的想法是一个好主意（我希望我能想到它！）；模糊逻辑为您提供了一个很好的连续响应曲线，而遗传算法将搜索一个大的解决方案空间。我认为这绝对是一个值得追求的战略；你应该把结果写下来

如果我是你，我会看一看AIIDE年度星际争霸赛，它部分由AAAI赞助，因此有一些非常高质量的方法来解决这个问题。特别是如果你关心更高层次的推理，如资源管理等。另外，竞争对手的源代码都是开源的，所以如果你想了解其他一些技术，我推荐它。仅供参考，这类问题的大多数顶级竞争对手在历史上都使用过概率状态机的某些变体，因此这可能是参数调整的良好试验台。仅供参考，这也是一些顶级游戏AI中间件软件用于游戏AI的方法，如XAIT。

如果我是你，我会看看AIIDE年度星际争霸赛，它部分由AAAI赞助，因此有一些非常高质量的方法来解决这个问题。特别是如果你关心更高层次的推理，如资源管理等。另外，竞争对手的源代码都是开源的，所以如果你想了解其他一些技术，我推荐它。仅供参考，这类问题的大多数顶级竞争对手在历史上都使用过概率状态机的某些变体，因此这可能是参数调整的良好试验台。仅供参考，这也是一些顶级游戏AI中间件软件用于游戏AI的方法，如XAIT。

您到底想了解什么？将GA应用到战略游戏中，难道一个人不会为了给一代人排位而让一代人的成员相互竞争吗？不过，总的来说，我不确定你的方法到底是什么。如果机器人无法获得任何类型的玩家评级，他们会从中学习什么经验？你到底想学习什么？将遗传算法应用到战略游戏中，难道一个人不会为了给他们排名而与一代人进行竞争吗？但总的来说，我不确定你的方法到底是什么。如果机器人无法获得任何类型的玩家评级，他们会从中吸取什么经验？遗传算法已经应用于外语领域，例如：1）C.-A.佩尼亚-雷耶斯和m.西珀，《模糊可可：通过共同进化平衡模糊模型的准确性和可解释性》，《语言模糊建模的准确性改进》，J.Casillas，O.Cordón，F.Herrera和L.Magdalena编辑，第129卷《模糊性和软计算研究》，第6章，第119-146页。斯普林格·维拉格，海德堡，2003年。2） C.-A.PeñA-Reyes和M.Sipper，《模糊CoCo：模糊建模的合作共同进化方法》，IEEE模糊系统交易，第9卷，第5期，第727-737页，2001年10月。@Frankdernoncourt感谢这些链接。GA已经应用于FL领域，例如：1）C.-A.PeñA-Reyes和M.Sipper，模糊CoCo：通过共同进化平衡模糊模型的准确性和可解释性，《语言模糊建模的准确性改进》，J.Casillas，O.Cordón，F.Herrera和L.Magdalena编辑，第129卷《模糊性和软计算研究》，第6章，第119-146页。斯普林格·维拉格，海德堡，2003年。2） C.-A.PeñA-Reyes和M.Sipper，《模糊CoCo：模糊建模的合作共同进化方法》，IEEE模糊系统交易，第9卷，第5期，第727-737页，2001年10月。@Frankdernoncourt感谢这些链接。