深度强化学习机器人玩俄罗斯方块：Tetris-AI

简介：
Tetris-AI是一款利用深度强化学习技术训练的机器人程序，专为精通经典游戏俄罗斯方块而设计。通过不断试错和自我优化，它能够掌握高效的游戏策略，挑战更高得分。 俄罗斯方块使用深度强化学习的机器人，在经过一些训练后首先获得10000分。该机器人的工作原理是：代理会进行随机移动，并将状态以及对应的奖励保存在有限队列（重播内存）中；每次游戏结束时，利用从重播内存中抽取的随机样本对自身进行训练，使用的是神经网络技术。随着玩的游戏越来越多，代理变得越来越聪明，获得分数也越来越高。 由于强化学习机制的特点，在特工发现了有效的“路径”后会倾向于坚持下去。因此设置了一个探索变量（这个值随时间逐渐减小），使得特工会偶尔选择随机动作而不是它认为的最优动作；这样有助于发现新的、可能带来更高得分的动作序列。 在训练过程中，通常采用Q学习方法来指导网络的学习过程。这种方法基于当前状态，并奖励对网络进行训练，目的是找出从当前状态下到未来所有给定状态的最佳路径（即考虑未来的回报），而不仅仅是追求即时的高分。这一策略使得代理可以尝试一些可能短期内看不到直接收益但长期来看能带来更高分数的动作选择。