Agente de control de hechiceros en StarCraft II utilizando aprendizaje profundo por refuerzo
Autores: Song, Wooseok; Suh, Woong Hyun; Ahn, Chang Wook
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Agente de control de hechiceros en StarCraft II utilizando aprendizaje profundo por refuerzo
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Propone
Método de entrenamiento
Unidades lanzadoras de hechizos
StarCraft II
Situaciones de combate
Algoritmo A3C
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
Este artículo propone un método de entrenamiento basado en DRL para unidades lanzadoras de hechizos en StarCraft II, uno de los juegos de Estrategia en Tiempo Real (RTS) más representativos.
Descripción
Este artículo propone un método de entrenamiento basado en DRL para unidades lanzadoras de hechizos en StarCraft II, uno de los juegos de Estrategia en Tiempo Real (RTS) más representativos.