| 基于機器學習的RTS游戲?qū)崟r勝率預(yù)測 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：890 K | |
| 標簽： AI 游戲 實時 | |
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| 文檔介紹：游戲勝負預(yù)測可用于自適應(yīng)游戲AI的設(shè)計，策略層面強化學習的反饋參數(shù)等。使用SC2LE公開的數(shù)據(jù)集，首先通過游戲時間、MMR和AMP指標進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到質(zhì)量較高的數(shù)據(jù)集；然后使用pysc2解析，提取游戲數(shù)據(jù)；最后進行特征分析，得到基礎(chǔ)特征和統(tǒng)計特征，完成游戲特征數(shù)據(jù)集的構(gòu)建。最終采用機器學習方法XGB分類模型,利用10次十折交叉驗證法進行模型評估與優(yōu)選。結(jié)果表明使用基礎(chǔ)特性與統(tǒng)計特性的組合，可以使得實時勝率預(yù)測準確率在不同匹配對局情況下均超過80%。 | |
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