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监督学习在 MOBA 游戏中达到人类水平的表现:以《王者荣耀》为例。

Supervised Learning Achieves Human-Level Performance in MOBA Games: A Case Study of Honor of Kings.

出版信息

IEEE Trans Neural Netw Learn Syst. 2022 Mar;33(3):908-918. doi: 10.1109/TNNLS.2020.3029475. Epub 2022 Feb 28.

DOI:10.1109/TNNLS.2020.3029475
PMID:33147150
Abstract

We present JueWu-SL, the first supervised-learning-based artificial intelligence (AI) program that achieves human-level performance in playing multiplayer online battle arena (MOBA) games. Unlike prior attempts, we integrate the macro-strategy and the micromanagement of MOBA-game-playing into neural networks in a supervised and end-to-end manner. Tested on Honor of Kings, the most popular MOBA at present, our AI performs competitively at the level of High King players in standard 5v5 games.

摘要

我们提出了 JueWu-SL,这是第一个在多人在线战斗竞技场(MOBA)游戏中达到人类水平表现的基于监督学习的人工智能(AI)程序。与之前的尝试不同,我们以监督和端到端的方式将 MOBA 游戏的宏观策略和微管理集成到神经网络中。在目前最受欢迎的 MOBA 游戏《王者荣耀》上进行测试,我们的 AI 在标准的 5v5 游戏中表现出与高级国王玩家相当的竞争力。

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