Вопрос или проблема
Я теоретизирую идею использовать CNN и MCTS вместе для игры в определённую игру. В общих чертах, игра имеет следующие характеристики:
- Есть два игрока, и игра примерно пошаговая.
- На каждом ходе есть довольно много вариантов, из которых можно выбирать, и многие из них не очень хороши.
- Это головоломка. Каждый игрок может выбирать, строить ли свою доску или удалять определённые участки своей доски тактически, чтобы отправить “атаку” другому игроку, что накапливает нежелательный материал на их доске.
- Большинство игроков могут оценить, является ли определённая доска “хорошей” или нет, что означает, что CNN может использоваться в качестве функции оценки для определения качества доски.
- Существует тип атаки, при котором, если вы сделаете это
nраз подряд, в момент, когда вы переключитесь на другой тип атаки, вы отправитеnединиц нежелательного материала на их доску.
Для новичков, как правило, очень сложно выполнить эту атаку много раз, и чаще всего это более выгодно – строить свою доску и использовать другие атаки. Тем не менее, хорошие игроки обычно знают техники для построения своей доски, чтобы максимизировать количество раз, когда они используют эту атаку.
Меня беспокоит то, что когда я использую CNN и MCTS для этого, программа не сможет понять, что накопление этой атаки много раз может принести огромную награду, если они правильно построят свою доску. Это связано с тем, что предвидеть будущие награды для этой атаки обычно требуется 50-200 действий вперёд, и я думаю, что MCTS не сможет исследовать такую глубину.
Есть ли другая техника, которую я должен использовать?
Ответ или решение
Ваша идея использовать сверточную нейронную сеть (CNN) и метод Монте-Карло для поиска по дереву (MCTS) для игры с описанными свойствами выглядит многообещающей, однако вы правы в том, что могут возникнуть сложности с оценкой длинносрочных последствий определенных стратегий, особенно в контексте накопительных атак. Вот некоторые рекомендации и подходы, которые могут помочь вам преодолеть эти сложности.
1. Адаптация MCTS
Использование многопоточности: Один из способов улучшить поиск глубины в MCTS — это использование многопоточности. Разделите процесс симуляции на несколько потоков, чтобы одновременно исследовать различные ветви дерева. Это может помочь увеличить охват пространства состояний и улучшить шансы обнаружить выгодные комбинации.
Параметры ограничения глубины: Это может быть полезным в брутальных ситуациях, когда чистая глубина поиска (например, 50-200 действий) становится неприменимой. Вы можете установить механизм, который будет увеличивать ограничение глубины, когда система находит перспективные ветви.
2. Усиление значений с помощью CNN
Обучение на доходности: Обучите CNN так, чтобы он не просто оценивал текущее состояние доски, а также предсказывал ожидаемую доходность от последовательности действий. Это может включать использование рекуррентных нейронных сетей, чтобы запоминать последовательности действий и их результаты. Таким образом, CNN можно будет использовать для оценки как текущего состояния, так и долгосрочных перспектив.
Контекстуальная оценка: При обучении CNN учитывайте контекст долгосрочных атак. Например, внедрите систему, где даже если текущая позиция кажется плохой, модель сможет оценить ее потенциал, если будет учитывать предыдущие действия и комбинации.
3. Оптимизация стратегии атаки
Разработка стратегий: Введите механизмы в вашем алгоритме, которые подталкивают его к определенным стратегиям атаки (например, накопление атак). Вы можете разработать дополнительные костыли, которые стимулируют программу продолжать определённый вид атаки, если она была успешно выполнена несколько раз подряд.
Обучение на основе примеров: Используйте данные о сыгранных играх, чтобы обучить модель на примерах успешных стратегий накопления атак и других сложных подходов. Это может помочь улучшить понимание модели о том, когда и как использовать накопительные атаки.
4. Альтернативные подходы
Если MCTS не подходит для конкретной части вашей задачи, рассмотрите другие методы:
Глубокое обучение с подкреплением (RL): Используйте алгоритмы глубокого обучения с подкреплением, которые могут учитывать последствия действий гораздо глубже. Программы, такие как AlphaZero, показывают, что RL может эффективно обучаться сложным играм.
Комбинированный подход: Вы можете комбинировать MCTS и обучение с подкреплением, где MCTS используется для поиска, а RL для обучения стратегии — это может позволить вашей системе эксплуатировать сильные стороны каждого метода.
Заключение
Эффективное применение CNN и MCTS в вашей игре — это сложная, но выполнимая задача. Ключевой акцент нужно делать на адаптации метода поиска, обучении модели с учетом как текущих, так и будущих оценок состояния и разработке стратегий, способствующих накоплению атак. Это позволит вам создать мощный алгоритм, способный принимать оптимальные решения в условиях глубокого поиска. Удачи в вашем проекте!