Python 用机器学习赢一场未知的RTS游戏

我正在使用Python编写一个简单的棋盘游戏（基于Python），让系统通过观察用户的游戏来学习策略如何将其表述为机器学习问题？

描述 当一个玩家抓住另一个玩家的将军时，游戏就赢了。通常，获胜的玩家的军队比失败者大得多，因此我认为军队规模可以用来衡量结果，但也有可能通过使用一些更复杂的策略以更小的军队取胜，因此基本上结果是一个双赢双输的结果

程序可用的一些数据类型包括回合计数、对手军队的规模和二维列表，其中每个元素都是代表棋盘正方形的字典。每一本词典都包含了广场的所有者、广场的类型（起始位置、障碍物等）以及广场的价值（广场上军队的规模）

当前方法

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我环顾了一个a MCTS似乎是一个不错的选择，但这不是一个回合制的游戏，而且在大多数情况下，其他玩家的位置和动作都是未知的（直到发生冲突）。

这是一个很酷的问题，但与目前的情况一样非常广泛：你不能定义获胜的条件吗是否更详细？我已经添加了一些关于获胜条件的信息，但是如果您想更好地了解游戏，请点击并播放快速教程。我很乐意提供帮助，但我没有时间玩游戏，以了解如何模拟游戏；你的编辑提供了更多的细节，但仍然有点模糊——我的意思是，你写的东西听起来很像国际象棋，完全不需要任何机器学习就可以轻松完成。有很多随机变量-地图上的障碍物，给你优势的方块的位置，你的起始位置，甚至董事会的尺寸，所以我不知道写一个通用AI会有多有效。我还打算借此机会深入了解ML，我只是不知道从哪里开始汉克斯；等我有时间的时候，我会再谈这个问题。