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Facebook的CherryPi团队开源星际争霸平台TorchCraftAI
2018年11月23日 由 浅浅 发表
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2018 AIIDE StarCraft AI挑战赛顺利结束，Facebook AI Research的CherryPi团队获得亚军，现在宣布在Github上开源TorchCraftAI。TorchCraftAI是一个平台，可以让你建立智能体学习玩《星际争霸：母巢之战》。TorchCraftAI包括：
- 用于构建星际争霸代理的模块化框架，其中模块可以被其他模块攻击，替换为其他模块，或者由ML / RL训练模型
- CherryPi，玩星际争霸游戏的机器人（2017年SSCAIT冠军，AIIDE 2018亚军）
- 完整游戏，迷你游戏，模型和训练循环的强化学习环境
- TorchCraft支持与星际争霸和BWAPI的TCP通信
- 支持Linux，Windows和OSX
教程
1.建筑物安置（torchcraft.github.io/TorchCraftAI/docs/bptut-intro.html）
将开发用于构建放置的神经网络模型。在星际争霸中，建筑物需要经济发展，例如收集资源或生产特定单位类型的能力。从整体决定用什么建筑，在哪里放置它带有一定的战略意义。
我们来看看CherryPi中使用的BuildingPlacer模块。它的输入是一个UPCTuple，带有“Create”命令和指定的单元类型（必须是建筑物）。然后，模块将位置分布细化到具体位置。实际构造将由Builder模块执行；然而，BuildingPlacer模块将使用智能体任务跟踪它，并执行可能不同位置的重试，直到最终构建建筑物。
2.微观管理（torchcraft.github.io/TorchCraftAI/docs/microtut-intro.html）
将使用Evolution Strategies开发一个用于微观管理场景的模型，微观管理是在战斗情况下控制你的部队，这是星际争霸胜利的关键组成部分。通过仔细控制你的单位，你可以摧毁更多的敌方单位。一个例子是聚焦射击：通过将攻击集中在较少的目标上，你可以更快地消灭敌方单位并减少它们对你造成的伤害。另一个例子是kiting：如果你有快速单位，与较慢的单位战斗距离较短或冷却时间较短，你可以执行攻击-逃跑-攻击-逃跑的序列，以便减少伤害。
开源：github.com/TorchCraft/TorchCraftAI
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