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Google Research Football (scenario 7) 实验

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CreateAMind
发布2019-09-09 16:57:00
9550
发布2019-09-09 16:57:00
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文章被收录于专栏:CreateAMind

在之前的公众号我们介绍了谷歌足球环境(Google Research Football )

谷歌足球游戏环境使用介绍

和其中 scenario 2 的 实验

Google Research Football (scenario 2) 实验

这里分享的是 scenario 7 的一些实验结果。

对于scenario 7,可以比较快地找到的策略有两个:一个是直接带球突破后卫射门,另一个是传球给队友(左右两个队友中任意一个),然后队友射门。这两个策略容易学习到,但是得分只有0.8左右(80%概率得分)。

这里介绍一下我们训练找到的更有意思的策略,而且得分更高,可以到0.9。

1. 从左路带球,利用队友的牵制,找到最佳射门位置,射门得分。

2. 相应地,也可以从右路带球,寻找射门得分。

3. 从右路带球,利用队友的牵制,找到最佳射门位置,射门得分。

官方的Baseline里的PPO算法训练得分为0.6,IMPALA训练100M的得分为0.8。

训练算法和代码可以在我们的强化学习项目中找到,普通版本和并行版本链接: https://github.com/createamind/DRL

https://github.com/createamind/Distributed-DRL 欢迎加入或支持我们 :)

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2019-09-07,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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