基于强化学习的寻金小游戏

简介：
本游戏是一款结合了强化学习算法的小品级寻金挑战。玩家通过策略引导虚拟角色在复杂地图中寻找宝藏，同时观察并调整AI行为模式以提高效率和得分，体验智能决策的乐趣。 强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的一种范式和方法论。它主要用于描述智能体在与环境互动过程中通过学习策略以实现回报最大化或者达成特定目标的问题解决方式。强化学习的显著特点是没有监督数据，仅依靠奖励信号进行反馈。 常见的模型为标准马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）。根据不同的条件，强化学习可以分为基于模式和无模式两种类型；同时也可以依据智能体与环境互动的方式划分为主动式和被动式的强化学习。此外，还有逆向、层次化以及部分可观测系统的强化学习等变种。 解决这类问题的算法主要包含策略搜索及值函数两大类。受到行为主义心理学的影响，强化学习强调在线实时的学习，并且在探索新方法与利用已知信息之间寻求平衡点。不同于监督和非监督学习，它不需要预先给定数据样本，而是通过环境对行动结果给予奖励来获取反馈并调整模型参数。 在诸如信息论、博弈理论以及自动控制等领域中也有强化学习的相关讨论；并且已经被应用于设计推荐系统及机器人交互系统以解释有限理性条件下的平衡态。一些复杂的算法甚至具备解决复杂问题的通用智能，在围棋和电子游戏领域可以达到人类水平的表现力。此外，它还在工程界得到了广泛的应用。 比如Facebook开发了一个开源平台Horizon来利用强化学习优化大规模生产环境；在医疗保健行业里，基于RL系统的应用能够为患者提供个性化的治疗方案，并且无需依赖数学模型等先验信息就能找到最优策略，这使得该系统具有更广泛的适用性。总体来说，通过智能体与外界的互动以最大化累积奖励为目标的学习过程就是强化学习，在众多领域中展现出了强大的应用潜力。