2013年加入腾讯，从事大数据预测以及游戏AI研发工作。目前主要从事MOBA类游戏AI相关的研发工作。 ? 本次分享大纲 今天分享的课题是游戏AI探索之旅。 第三部分，结合基于公司自有的MOBA游戏，分享一下我们做的一些探索研究及现在的进展； 第四部分，会简单介绍一下基于深度学习方法来做游戏AI，对于游戏开发者来说需要提供哪些环境便于AI的开发。 MOBA游戏AI的研究与探索 接下来介绍我们在MOBA游戏上的AI研究与探索。王者荣耀是一款即时战略游戏，与Dota，LoL是同类型游戏。MOBA游戏特点：注重英雄的操作，英雄设计较为复杂。 ? 介绍AI技术方案之前，首先我们来看下做MOBA类游戏难点在哪： ? 强化学习在围棋上成功的应用，为什么Moba类游戏AI还没有战胜人类的职业选手？ 总而言之，MOBA类游戏AI研发遇到很多困难与挑战，但也充满了机会。 ? 这是今天的分享，谢谢大家。
2013年加入腾讯，从事大数据预测以及游戏AI研发工作。目前主要从事MOBA类游戏AI相关的研发工作。 0001.jpg 今天分享的课题是游戏AI探索之旅。 第三部分，结合基于公司自有的MOBA游戏，分享一下我们做的一些探索研究及现在的进展；第四部分，会简单介绍一下基于深度学习方法来做游戏AI，对于游戏开发者来说需要提供哪些环境便于AI的开发。 0020.jpg 接下来介绍我们在MOBA游戏上的AI研究与探索。王者荣耀是一款即时战略游戏，与Dota，LoL是同类型游戏。MOBA游戏特点：注重英雄的操作，英雄设计较为复杂。 介绍AI技术方案之前，首先我们来看下做MOBA类游戏难点在哪： 0024.jpg 强化学习在围棋上成功的应用，为什么Moba类游戏AI还没有战胜人类的职业选手？ 总而言之，MOBA类游戏AI研发遇到很多困难与挑战，但也充满了机会。这是今天的分享，谢谢大家。 王亮：游戏AI探索之旅——从alphago到moba游戏.pdf
涵盖角色扮演类及休闲类游戏解决方案，满足游戏客户对高性能计算、高品质网络服务、完善的网络防攻击能力等要求
这篇文章中，我们提出了一种新颖的基于学习的分层宏观策略模型进行多人在线竞技游戏（MOBA，Multiplayer Online Battle Arena），这种游戏属于RTS的一个分支。 我们将这个方法在一款流行的5V5MOBA游戏中进行了综合评估。我们的5-AI队伍在与人类排名前1%的队伍的对抗中，获得了48%的胜率。 在MOBA中由于参数众多，很难手工设计。 3）多智能体协同是RTS中宏观策略实现的最大挑战之一。 4）我们发现宏观策略建模是MOBA中AI性能的关键影响因素，但前人的工作中没有考虑这一点。 本文所提出的技术路线： 提出了一种分层宏观策略模型（HMS，Hierarchical Macro Strategy），一种用于MOBA的通用有监督框架，可以有效应对计算复杂度和多智能体的挑战。 5.未来展望 本文提出的HMS方法在RTS中表现出了非常好的潜力，可以推广到其他MOBA游戏中，比如星际争霸等。跨智能体的模拟交流机制同样可以用于智能体协同。
作者：腾讯云游戏行业资深架构师 余国良 MOBA类和“吃鸡”游戏为什么对网络延迟要求高？ 我们知道，不同类型的游戏因为玩法、竞技程度不一样，采用的同步算法不一样，对网络延迟的要求也不一样。 例如，MOBA类游戏多使用帧同步为主要同步算法，竞技性也较高，无论从流畅性，还是从公平性要求来说，对响应延迟的要求都最高，根据业内经验，当客户端与服务器的网络延迟超过150ms时，会开始出现卡顿，当延迟超过 类似地，“吃鸡”游戏（如《绝地求生》）玩法对玩家坐标、动作的同步要求极高，延迟稍大导致的数据不一致对体验都会造成较大影响，其实时性要求接近MOBA类游戏。 ，游戏也能正常进行。 总结 测试结果符合预期，在实时性方面，TCP协议的网络抗性欠佳，对MOBA类或其他实时性要求较高的游戏，我们不建议使用TCP作为协议载体。
近年来，多人在线战斗竞技场（MOBA）游戏变得越来越流行。因此，已经进行了许多努力来为MOBA游戏提供赛前或游戏内预测。 但是，这些作品仅限于以下两个方面：1）缺乏足够的游戏内功能；2）预测结果缺乏可解释性。这两个限制极大地限制了它们的实际性能和工业应用。 在这项工作中，我们为流行的MOBA游戏《荣耀之王》收集并发布了包含丰富游戏功能的大规模数据集。 最后，我们在收集的数据集上评估几种竞争方法的准确性和保真度，以评估机器预测MOBA游戏中事件的能力。 (MOBA) games are becoming increasingly popular in recent years.
在微信小游戏和HTML5中采用LayaAir引擎的3D产品，据小编已知的已经300多款了，3D引擎(H5和小游戏)占比超过90%。 今天小编就不再介绍休闲小游戏了，推荐几款不同类型的优质3D游戏案例代表作。大家可以识别二维码进行体验。 早在去年12月份，小编就曾介绍过大量的产品，没体验过的可以点击这里可查看☞ 微信3D小游戏已达数百款，这里肯定有你没玩过的小游戏！ MOBA类型代表作：《AU计划》 ? 《AU计划》是一款基于LayaAir 3D引擎打造的，非常火爆的3V3对战MOBA竞技游戏作品，游戏采用了日系热血漫画风格，个性英雄勇者登场，更有专属武器和道具搭配。 《骑士法则》是一款基于LayaAir 3D引擎打造的多人在线、实时战争策略游戏。
近日，腾讯互娱（IEG）开源了一款名为 GAME AI SDK 的自动化测试平台，该平台封装好了多种工具供开发者使用，目前支持的游戏类型有跑酷类、吃鸡类、射击类、MOBA 类等。 AI SDK 平台 AI SDK 平台是一个基于游戏图像来开发游戏 AI 的开源工具包。工具包主要完成了 UI 检测、游戏内元素识别、AI 算法（DQN、IM）等功能。 开发者可以基于此工具包完成游戏自动化测试。 目前该平台已支持的游戏类型有跑酷类、吃鸡类、射击类、MOBA 类等。特定场景下它可以代替人工进行游戏场景的自动化，减少游戏场景测试的人力投入。 SDKTool 帮助我们生成跟具体游戏相关的 AI SDK 所需配置文件。如在游戏运行过程中，整个流程中需要动作交互的 UI、需要识别的游戏元素等。 AI 开发过程中用到的信息可来自于游戏图像（AI Client 获取）或其他数据。AI SDK 能够自动化完成游戏 UI 操作并进入游戏场景，像玩家一样操作手机玩游戏。
目录 MOBA英雄AI设计 1 设计概要 1.1 设计原则和目的 1.2 设计思路 2 名词解释 3 行为树实现 3.1行为树脑图 3.1.1购买道具 3.1.2濒死逃亡 3.1.3 Gank ，和较弱电脑对战，培养成就感，避免尚未熟悉游戏导致的挫折流失。 最大吸引值得敌方英雄会成为Gank小组的共同目标 4 总结 在本文中，我们按照从零开始逐步展开，完整描述了MOBA英雄AI的设计流程。 在手游 MOBA《全民超神》项目中，按照这个框架，我们在短短一个月时间内就实现了英雄AI。 本方案原创了两个核心设定：Gank和技能伤害量化。 第二部：经典FPS游戏AI设定，以及结合MOBA和FPS特性的类守望先锋游戏的AI设计构想。 第三部：吃鸡AI，大型开放世界射击游戏AI设计【未完待续】 【尊重原创，转载请标明出处。
上回说到MOBA手游中最重要的是英雄，那么其次于英雄的便属于英雄加成，在MOBA中表现为铭文装配，这两者在游戏中对于游戏体验的作用是巨大的。 在MOBA手游中，虽然属性的加成不只是铭文，还有购买的装备，但开局前对铭文的装配，可以给英雄带来不少的提升，也有利于英雄前期的发育。 在MOBA手游中，不同的铭文会给英雄带来不同属性的增幅，每个英雄也有各自最适合的铭文搭配。 往期推荐： Python模拟MOBA手游~英雄篇 2021-04-16 ? 华为云高校联盟活动~Python模拟MOBA手游（三） 2021-04-11 ?
MOBA手游中最重要的便是玩家，在游戏中表现为英雄，与英雄相关的操作有英雄击杀，英雄重生，英雄升级等等。如果再细化一点那便是英雄的属性改变、英雄坐标的变化以及经验值的改变... 可是在游戏中英雄属性的值都是在不断变化的，那么我们该如何做到实时地改变英雄属性的值呢？
这篇研究就在探讨这种更复杂的 MOBA 1v1 游戏，其中 MOBA 1v1 游戏就是一种需要高度复杂的动作决策的 RTS 游戏。 相比于棋盘游戏和 Atari 系列等 1v1 游戏，MOBA 的游戏环境要复杂得多，AI 的动作预测与决策难度也因此显著提升。 表 1：围棋与 MOBA 1v1 游戏的比较 此外，MOBA 1v1 的游戏机制也很复杂。要在游戏中获胜，智能体必须在部分可观察的环境中学会规划、攻击、防御、控制技能组合以及诱导和欺骗对手。 还有一点也很重要：MOBA 1v1 游戏缺乏高质量人类游戏数据以便进行监督学习，因为玩家在玩 1v1 模式时通常只是为了练习英雄，而主流 MOBA 游戏的正式比赛通常都采用 5v5 模式。 需要强调，本论文关注的是 MOBA 1v1 游戏而非 MOBA 5v5 游戏，因为后者更注重所有智能体的团队合作策略而不是单个智能体的动作决策。
目录 类守望先锋游戏AI设计 1 设计概要 1.1 设计思路 2 FPS游戏AI设计 3 MOBA游戏AI 4 结合MOBA和FPS的游戏AI 4.1行为树脑图 5 总结 1 设计概要 1.1 设计思路 考虑到游戏的最主要特性是FPS+Moba，我们将游戏AI的实现建立在这两种属性之上。 先分别分析FPS游戏AI核心功能和MOBA游戏的AI核心功能，然后考虑两种AI融合。 3 MOBA游戏AI 一个基本的MOBA游戏AI需要满足沿路线行走，放技能和躲避危险。 其基本实现可以参照《MOBA游戏英雄AI设计》 4 结合MOBA和FPS的游戏AI 我们需要将两种类型的AI做一个融合：游走、射击和利用掩体时采用FPS的AI设定，释放技能时采用MOBA的设定。
MOBA游戏介绍：以《王者荣耀》为例 MOBA类游戏现在占世界网络游戏市场的30%，Dota、《王者荣耀》、《英雄联盟》均属此类游戏。MOBA类游戏在PC游戏和移动平台游戏市场上均排名首位。 MOBA的概念图如图所示。 1B。 要想精通MOBA游戏，玩家需要具备出色的宏观策略操作和熟练的微操。常见的宏观策略包括开放，限制，传递消息，伏击等。 四个丛林区域的编号从1到4 下面以《王者荣耀》为例，对MOBA的计算复杂度进行量化。 MOBA游戏计算复杂度的量化 一局《王者荣耀》一般游戏长度约为20分钟，即游戏核心约为20000帧。 围棋和MOBA游戏的计算复杂度比较 MOBA游戏中AI的宏观战略架构 我们设计MOBA AI宏观战略模型的动机源于人类玩家如何做出战略决策。 在MOBA游戏中，经验丰富的人类玩家完全了解游戏的每个阶段，例如开局阶段，推线阶段，游戏中期和游戏后期阶段。在每个阶段中，玩家都会关注游戏地图，并根据英雄的位置做出相应的决定。
玩 MOBA 游戏，选英雄很关键，因为这决定了双方队伍的阵容，会直接影响战绩、胜负等最终结果。 因此，近来的研究者更加关注 RTS 游戏，比如《Dota 2》、《星际争霸》和《王者荣耀》。 RTS 游戏有一个子类别是多人在线战术竞技游戏（MOBA），这是当今最受欢迎的一类电子竞技游戏。 MOBA 游戏的游戏机制涉及到多智能体竞争和协作、不完美信息、复杂动作控制、巨大的状态 - 动作空间。也因此，MOBA 游戏被视为 AI 研究的首选测试平台。 因此，为了构建能完整地玩 MOBA 游戏的 AI 系统，选英雄阶段非常重要而且也是必需的。 蒙特卡洛树搜索 绝悟用这个方法选英雄 问题描述 如前所述，在 MOBA 游戏中，选英雄过程是非常重要的，尤其是在复杂的游戏比赛中。
弱网络专项测试（客户端网络损伤专项测试）是腾讯游戏内部评审时，非常重要的一环，直接决定了产品是否能直接上线运营。针对最近非常火爆的MOBA类游戏，对客户端网络损伤专项测试再做诠释。 当然，MOBA游戏的玩家肯定都有3G网络了，只是不可避免的一点，3G网络在某些未被覆盖的地区仍然会是2G网络。 缺陷统计表示11%的手游缺陷因为网络问题。 适用于MOBA等实时对战类的游戏场景。 3、MOBA手游网络专项测试不同之处 MOBA手游特色主要是实时对战，为了达到实时效果又要防止作弊，目前游戏一般采用客户端上报操作，服务器执行逻辑然后异步同步推送给多个客户端的数值表现的方式。 实时性强的游戏应该能实时监测到断网或超时的情况并给出界面提示，防止出现不正常的界面表现。 所以对比常规游戏的网络性能测试，由于MOBA手游的节奏快，对测试人员要求更高了，必须眼明手快，也需要更细心。
机器之心报道 机器之心编辑部 人工智能下围棋很在行，但在更为复杂的多人游戏上水平如何？前一阵，OpenAI 就瞄准了著名 MOBA 游戏 Dota 2，结果在 TI8 上输得毫无还手之力。 作为 MOBA 游戏，王者荣耀内含防御塔、野区、装备等机制。 与围棋相比，RTS 游戏的难度主要体现在四个方面：1）计算复杂度。 虽然 AHTN 在 mini-RTS 游戏中展示出了一定的前景，但它存在效率问题，这也导致很难将其直接应用于完整的 MOBA 游戏中。 在 MOBA 游戏中，经验丰富的人类玩家完全了解游戏的每个阶段，如开启期、对线期、游戏中期和游戏后期（Silva and Chaimowicz 2017）。 在本文中，作者提出了一种基于学习的新型分层宏观战略（Hierarchical Macro Strategy）模型，用于掌握 RTS 游戏的子类型——MOBA（多人在线战术竞技）游戏。
玩 MOBA 游戏，选英雄很关键，因为这决定了双方队伍的阵容，会直接影响战绩、胜负等最终结果。 因此，近来的研究者更加关注 RTS 游戏，比如《Dota 2》、《星际争霸》和《王者荣耀》。 RTS 游戏有一个子类别是多人在线战术竞技游戏（MOBA），这是当今最受欢迎的一类电子竞技游戏。 MOBA 游戏的游戏机制涉及到多智能体竞争和协作、不完美信息、复杂动作控制、巨大的状态 - 动作空间。也因此，MOBA 游戏被视为 AI 研究的首选测试平台。 因此，为了构建能完整地玩 MOBA 游戏的 AI 系统，选英雄阶段非常重要而且也是必需的。 ? 蒙特卡洛树搜索 绝悟用这个方法选英雄 问题描述 如前所述，在 MOBA 游戏中，选英雄过程是非常重要的，尤其是在复杂的游戏比赛中。
of honor of kings》 这是一篇腾讯AI lab发表的文章，其主要利用MOBA游戏王者荣耀的数据进行强化学习，训练出一个能够打败人类顶尖选手的AI。 01 论文简介 ✦ 我们知道，在MOBA游戏中，会存在应用的多个动态位置和不同的团队策略中，同时每一个用户需要控制一个英雄，共10个玩家。 游戏中，由于英雄的动作轨迹有所不同，从而实现不同的目的，因此游戏被细分为不同的场景。 基于轨迹分析，论文为MOBA定义了以下游戏场景： 推塔、团战、攻击小兵、攻击野怪、返回、移动 数字列表 在定义的场景中，大多数都与攻击目标和距离有关系 由于定义的场景类型会出现不平衡：比如推塔和团战出现的频率不一致 在标准的MOBA 5v5模式下进行比赛，即五名人工智能AI与五名人类玩家比赛。考察了觉悟SL作为一个团队的战斗能力。 人工智能与人类队友合作的表现。
“每30秒流失10%” 可能也和平台有关系吧，微信小游戏即开既玩的优点导致玩家的跳出率会比app，pc等平台高很多。 在玩lol中途，你会忽然就不想玩关掉游戏吗？ 如果有急事的话，可能会。 那在小游戏平台玩个moba，会中途关掉吗？ 回答是，应该会。（不管有没有急事） 在手游还没有那么普及之前或者说王者荣耀之前，我玩过一些moba手游。 现在moba手游普及后，沉没成本上升，就不会有那种忽然跳出的冲动。 但是这种感觉在小游戏平台复现了。 有时候打开一款小游戏，就会有随时点右上角的冲动，与游戏内容无关。 ---- 从上周开始，游戏开发的重心就从每周发的那条曲线移到其他地方了。 或者说，一开始统计上面的曲线，其实就是为了留存率。 小游戏平台具有“拉新强，粘性弱”的特点。 一个玩家第二天还会打开这个游戏，原因实在太多了： 1、他对这个游戏有印象，念念不忘 2、在同一个地方再次看到这个游戏广告，又点开了 3、朋友邀请 4、游戏订阅消息拉回 …… 从游戏内容的角度来说
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