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ICLRMOBA 游戏中有效且可解释的人机协同合作：信息交流角度
本研究首次尝试通过设计一种有效和可解释的基于元命令通信的框架来促进 MOBA 游戏中的人 - 代理协作，在荣耀王者中进行的实验结果表明，MCC 代理可以与人类队友合作得相当好，并且甚至可以推广到与不同水平和数量的人类队友进行合作。
PDFa year ago
WWWDraftRec：面向多人在线战斗竞技游戏的个性化选秀推荐
本文提出了一个针对多人在线战斗竞技游戏（MOBA Games）的个性化角色推荐系统，通过使用 DraftRec 模型的玩家网络和比赛网络来评估每个玩家的冠军偏好和玩家之间的互动，该模型在 LOL 和 Dota2 的数据集上实现了业界领先的角
PDF2 years ago
使用深度强化学习玩完整的 MOBA 游戏
提出了一种 MOBA 游戏 AI 学习范式，采用深度强化学习及新型学习技术，可训练玩家池多的游戏并解决了可扩展性问题，测试结果表明该 AI 在王者荣耀等游戏中已能击败顶尖电竞选手。
PDF4 years ago
监督学习在 MOBA 游戏中达到人类水平表现：《王者荣耀》案例研究
JueWu-SL 是第一个在多人在线战略游戏中通过监督学习实现人类水平表现的 AI 程序，通过对宏观战略和微管理进行端到端的神经网络整合，经过 Honor of Kings 的测试，在标准的 5v5 游戏中表现出和高王段位选手的竞争水平。
PDF4 years ago
AAAI使用深度强化学习掌握 MOBA 游戏中的复杂控制
本文提出了一种深度强化学习框架，从系统和算法两个角度来解决 Multi-player Online Battle Arena（MOBA）1v1 游戏中复杂动作控制的问题，通过包括控制依赖解耦、动作遮罩、目标注意力和双剪辑 PPO 等多种新颖
PDF5 years ago
MOBA 游戏智能的分层宏观策略模型
本研究提出了一种新的基于学习的分层宏观策略模型，用于掌握 MOBA 游戏，包括实现宏观策略决策和微观水平执行，每个代理人可以独立做出策略决策，并通过模拟跨代理人通信机制与盟友进行通信。在评估中，我们的 5 个 AI 团队在一种流行的 5v5
PDF6 years ago