基于强化学习的坦克大战对弈策略设计与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

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1. 研究目的

本研究旨在探索强化学习在游戏领域中的应用，特别是针对经典游戏“坦克大战”的对弈策略设计与实现。

2. 本选题国内外研究状况综述

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1. 国内研究现状

国内在游戏ai领域的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

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1. 主要内容

1.构建坦克大战游戏环境:选择合适的坦克大战游戏平台或自行开发游戏环境，为强化学习算法提供训练和测试平台。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研:深入研究强化学习、游戏ai、坦克大战等相关领域的文献资料，了解最新的研究成果和技术动态，为研究提供理论基础。

2.环境搭建:选择合适的坦克大战游戏平台，例如pygame、unity3d等，或自行开发游戏环境，并熟悉其api接口和开发工具。

3.算法设计与实现:-选择合适的强化学习算法，例如dqn、a3c、ppo等，并根据坦克大战的特点对算法进行改进，例如设计更合理的状态空间、动作空间和奖励函数等。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.针对性改进强化学习算法:针对坦克大战游戏场景的特点，对现有强化学习算法进行改进，例如设计更合理的状态空间、动作空间和奖励函数，以提高算法的效率和性能。

2.探索新的策略学习方法:探索新的策略学习方法，例如基于深度学习的策略网络、基于多智能体强化学习的协同策略等，以提升坦克大战ai的智能水平。

3.开发高水平坦克大战ai:开发出能够与人类玩家或其他ai进行对抗，并展现出高水平策略和竞技性的坦克大战ai，推动游戏ai的智能化发展。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘全,赵冬斌,邓小毛,等.深度强化学习的理论与发展[j].控制理论与应用,2018,35(06):701-717.

[2] 李玉鑑,史忠植.深度强化学习综述:兼论其在人工智能领域的应用[j].计算机学报,2016,39(08):1609-1624.

[3] 何浩,陈松灿.基于深度强化学习的机器人路径规划研究进展[j].自动化学报,2022,48(07):1623-1642.