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我想了解游戏（策略）算法，尤其是敌人算法的工作原理？

有什么适合初学者的地方吗？

有谁知道去年伯克利 Overmind 提交给星际争霸 AI 比赛的编程语言是什么？

我正在寻找一种从回放中提取一些指标的方法，但是在做了一些研究之后，我认为这可能比我最初想象的要困难。根据我的发现，SC2 重播主要是事件（以及一些关于重播和玩家的信息），这些事件本身并不能提供我希望提取的信息，因为重播和游戏引擎高度相关一起（当然）。

所以，我想知道是否有人有关于如何从回放中提取指标的解决方案？我一直在寻找这些东西：

• 当前的军队价值
• 当前浮动资源
• 目前的建筑生产
• ...

基本上每30秒一次。

有任何想法吗？

我正在尝试按照本教程设置星际争霸 II 进行深度强化学习。

在某些时候，我被建议下载地图：

获取地图

PySC2 预配置了很多地图，但是需要先下载到 SC2 Maps 目录下才能播放。

下载天梯地图和小游戏并将它们解压到您的 StarcraftII/Maps/ 目录中。

事情是我无法找到我的地图目录。欢迎任何建议或提示。

我正在尝试按照本教程运行星际争霸 II 的 Deepmind 环境

运行后：

我收到此错误：

内pysc2.lib.remote_controller

知道如何解决这个问题吗？

我正在尝试使用pysc2Starcraft DeepMind AI 代理运行我在互联网上找到的各种代码。我经常遇到KeyError: 'SOME-VALUE-HERE'由obs.observation["SOME-VALUE-HERE"].

例如，此代理和此代理KeyError: 'minimap'在由 调用时崩溃obs.observation['minimap']。

运行Siraj Raval 的 enjoy_mineral_shards 脚本KeyError: 'screen'时会调用其他示例。observation["screen"]

这非常令人沮丧，因为我没有发现其他人遇到这个错误，而且我真的很难在pysc2环境中进行调试。有什么帮助吗？

在星际争霸之类的游戏中，您可以在一张地图中拥有多达 200 个单位（针对玩家）。

有小地图，也有大地图。

例如，当你抓住 50 个单位并告诉他们去地图的另一边时，一些算法会启动，他们会找到穿过障碍物（河流、山丘、岩石和其他）的路径。

我的问题是您是否知道游戏不会因为您有 50 条路径要计算而变慢。与此同时，还会发生其他事情，比如制造无人机收集矿物等。如果地图很大，它应该更难更慢。

所以即使算法很好，100个单位也需要一些时间。

你知道这是如何工作的，也许算法与其他游戏相似。

正如我所说，当您告诉单位移动时，您没有看到计算路径的任何延迟 - 它们立即开始运行到目的地。

问题是它们如何使单位通过最短路径但又快。

大部分游戏没有延迟（星际争霸、魔兽争霸等）

谢谢你。

这是我要运行的代码

起初它可以工作，它会打开一个星际争霸 II 游戏窗口并加载游戏，然后加载完成后它会关闭并抛出以下错误

有pysc2( https://github.com/deepmind/pysc2 )&Tensorflow(1.x)和OpenAI-Baselines( https://github.com/openai/baselines )，如下

TF 团队最近提出了一个名为 TF-Agents ( https://github.com/tensorflow/agents ) 的 RL 实现（OpenAi-Baselines 的替代品）。例子 ：

对于 TF-Agents，你可以

对于 pysc2，

如何将 TF-Agents 和 Pysc2 结合在一起？它们都是谷歌的产品。