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游戏AI中的算法-DQN实例

BuildTowerGame

游戏AI中的算法-DQN实例

有一天，我们想盖很高很高层的塔，然而北大里的建筑都不能高过博雅塔……于是我们随手写了一个界面简陋的游戏

需要的环境

• Python 3.5+/Python 2.7（Python 2.7我没有测试）
• Keras 2.0+
• Pygame
• tensorflow
• scikit-image
• numpy
• 其他提醒你需要安装的库

如何运行？

运行游戏

python build_tower.py

按下空格放下积木

运行训练好的模型自动玩游戏

python DQN.py -m 'Run'

训练模型

删除已有的model.json和model.h5

python DQN.py -m 'Train'

部分效果展示

完成DQN训练

训练中

还未正式开始进行训练，通过𝜖-greedy策略进行observe，初始化记忆池D：

一边采样加入记忆池D，一边选取mini-batch的样本进行训练的explore过程：

Reference

1. Using Keras and Deep Q-Network to Play FlappyBird