dota游戏中的人工智能

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1、Dota游戏中的人工智能技术杨国强（2008242039）摘要：Dota游戏有一个模式是人机对抗模式，在这个模式下人可以和AI进行对抗，Dota游戏中的AI设计的非常之棒，作为一个本身上手就很复杂，对操作要求很高，而且衍生非常多游戏战术的这么一款游戏，它的AI设计难度按说非常之大，但Dota的AI设计者水平非常之高，Dota的AI水平只有拥有相当高的水平的游戏爱好者才能与之抗衡。Dota游戏的AI设计中，大量采用了神经网络技术，以实现一到多人与AI进行的在Dota游戏中的人机对抗。关键词：DotaAI神经网络人机对抗引言人机对抗技术其实不是什么新技术，早在1963年，第一次人机对抗的

2、事件就发生了。当时的国际象棋大师兼教练大卫·布龙斯坦怀疑计算机的创造性能力，于是便同意用自己的智慧与计算机较量。下棋的时候他有一个非常不利的条件：让一个后。但当对局进行到一半时，计算机就把布龙斯坦的一半兵力都吃掉了。这时，布龙斯坦要求再下一局，但这次却不再让子了！1997年5月11日，在人与计算机之间挑战赛的历史上可以说是历史性的一天。计算机在正常时限的比赛中首次击败了等级分排名世界第一的棋手。加里卡斯帕罗夫以2.5:3.5输给IBM的计算机程序“深蓝”。机器胜利的标志着国际象棋历史的新时代。也标志这人机对抗技术发展的逐步成熟。电子游戏中的人机对抗本质上和棋类的人机对抗是一样的，即在

3、一定的规则限制下，若干个人与电脑AI的，以达成一定成就为目标的对抗。值得注意的是Dota仅仅是魔兽争霸这款游戏的一个地图，作为AI的设计者不会从中获得一点好处，他们的工作彰显的更多的是对人工智能这门学科的热爱。Dota游戏规则明确，控制逻辑复杂，AI设计目标明确，难度很大。在这样难度下，Dota的AI水平能达到如此高度，值得我们对其进行研究。（一）神经网络系统概述人工神经网络系统是模拟人思维的一种方式，仿照生物的大脑来工作。神经元的构成是独特的。每个神经元都长有轴突，用来将信号传递给其他神经元。神经元由一个细胞体、树突和一根轴突组成。树突由细胞体向各个方向长出，用来接收信号；轴突也有

4、很多分支，通过分支的末梢和其他神经元的树突相接触，形成突触。一个神经元是通过轴突和突出把产生的信号送至其他神经元。每个神经元通过它的树突，与大约1万个其他神经元连接。每个神经元只有两种状态：兴奋和不兴奋。神经元把所有从树突的突触上接受来的激励信号，通过我们目前还未知的的方式相加。如果相加所得结果超过某种阈值，则该神经元就会被激励，变得兴奋，同时产生一个激励信号，通过它轴突的突触，把产生的信号传给其他神经元；如果相加所得结果没有超过阈值，该神经元就不会被激励。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，频率大约只有100Hz，但正因为有数量巨大的神经元，相互连接构成一个庞大的并行处理网络，

5、所以整个神经网络系统具备难以置信的能力：1.能实现无监督的学习功能完整的神经网络系统可以实现自行学习，而不需要导师的监督教导。如果一个神经元在一段时间内受到较高频率的刺激，则它和输入信号的神经元之间的连接强度就会在一定程度上改变，使得该神经元下一次受到刺激时，更容易兴奋。2.对损伤有冗余性神经网络系统即使受到了损伤，它依然能执行复杂的工作。3.处理信息的效率极高。神经元之间的信息传递速度，与计算机CPU中数据传递的速度相比，是非常非常慢的。但因为神经网络系统采取了并行处理方式，使得整个系统可以同时处理巨量的数据，因此整体处理速度得到极大的提升。4.善于归纳推广神经网络系统和计算机不同

6、，前者极其擅长模式识别，并能根据已经掌握的信息进行归纳推广。比如，一个人可以阅读另一个人手写的文字，即使这前者以前从未见过后者写的东西。5.拥有意识这是神经学家和人工智能研究者至今仍在商讨的话题。人拥有意识，这是无可辩驳的，但除了人以外，拥有完整神经网络系统的其他事物，是否也拥有意识？。(二)神经网络的训练一旦神经网络构建完毕，就可以对其进行训练，使其处理数据的能力符合最初的设计要求。假设需要该神经网络识别物体A。①为神经网络中，每一个层、每一个人工神经元里每一个权重赋予初始数值。②对输入层中的人工神经元输入需要识别的一系列数据。③对于每一种输入配置，检查它的输出是什么，并调整相应的

7、权重。输入一张图片，里面画的不是物体A，而是其他物品。这时网络应输出一个0。对与每个非物体A的图片数据，都要调节网络权重，使得它的输出趋向于0；对于每个物体A的图片数据，也要调节网络权重，使得它的输出趋向于1。④成功识别出物体A后，通过再次训练，就可以使网络识别其他物体B、C、D等等。这种类型的训练称为有监督的学习，用来训练的数据成为训练集。调整权重可以采用许多方法，这里采用反向传播方法。（三）DotaAI的设计3.1DOTA概念DOTA是电脑领域上新兴的