Online Reinforcement Learning-Based Dynamic Adaptive Evaluation Function for Real-Time Strategy Tasks

📄 arXiv: 2501.03824v1 📥 PDF

作者: Weilong Yang, Jie Zhang, Xunyun Liu, Yanqing Ye

分类: cs.AI

发布日期: 2025-01-07

备注: 22 pages, 9 figures

💡 一句话要点

提出基于在线强化学习的动态自适应评估函数，提升RTS任务的实时响应性。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 在线强化学习 动态自适应评估函数 实时战略游戏 权重调整 AdamW优化器

📋 核心要点

  1. 现有RTS评估函数难以适应战场环境的动态变化，需要更具适应性的评估机制。
  2. 利用在线强化学习动态调整评估函数权重，并结合AdamW优化器减少人工调参依赖。
  3. 实验表明，该方法显著提升了多种评估函数在不同规划算法中的性能，且计算开销可控。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种改进实时战略（RTS）任务评估函数的方法，旨在提升其对战场环境动态变化的实时响应性。该方法利用基于在线强化学习的动态权重调整机制，在RTS游戏中实现评估函数的自适应。在传统静态评估函数的基础上，采用在线强化学习中的梯度下降法动态更新权重，并结合权重衰减技术以确保稳定性。此外，集成了AdamW优化器，实时调整在线强化学习的学习率和衰减率，进一步减少了对手动参数调整的依赖。循环赛实验表明，该方法显著增强了Lanchester战斗模型评估函数、Simple评估函数和Simple Sqrt评估函数在IDABCD、IDRTMinimax和Portfolio AI等规划算法中的应用效果。分数得到了显著提高，并且随着地图尺寸的增加，提升效果更加明显。此外，该方法引起的评估函数计算时间增加对于所有评估函数和规划算法均控制在6%以内。所提出的动态自适应评估函数为实时战略任务评估提供了一种有前景的方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有实时战略游戏（RTS）中的评估函数通常是静态的，无法有效应对战场环境的动态变化。手动调整评估函数权重耗时且效果有限。因此，需要一种能够根据战场情况自适应调整评估函数权重的机制，以提高RTS智能体的决策质量和实时响应能力。

核心思路：本研究的核心思路是利用在线强化学习（Online Reinforcement Learning）来动态调整评估函数的权重。通过在线学习，智能体可以根据当前战场状态和历史经验，实时更新评估函数的权重，从而更好地适应环境变化。同时，引入AdamW优化器来自动调整学习率和衰减率，减少了人工参数调整的需要。

技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个模块：1) 静态评估函数：作为基础评估模块，提供初始的评估值。2) 在线强化学习模块：使用梯度下降法动态更新评估函数权重。3) AdamW优化器：实时调整在线强化学习的学习率和衰减率。4) 权重衰减机制：防止权重过大，保证学习过程的稳定性。整体流程是，智能体根据当前战场状态，使用静态评估函数计算初始评估值，然后通过在线强化学习模块和AdamW优化器动态调整评估函数权重，最终得到更准确的评估值，用于指导决策。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将在线强化学习与动态权重调整机制相结合，实现了评估函数的自适应更新。与传统的静态评估函数相比，该方法能够根据战场环境的变化实时调整评估函数权重，从而更好地适应环境。此外，引入AdamW优化器进一步减少了对手动参数调整的依赖。

关键设计：该方法的关键设计包括：1) 使用梯度下降法更新权重，目标是最大化奖励信号。2) 引入权重衰减技术，防止权重过大，保证学习过程的稳定性。3) 使用AdamW优化器，自动调整学习率和衰减率，减少人工参数调整。4) 实验中，使用了Lanchester战斗模型评估函数、Simple评估函数和Simple Sqrt评估函数作为基础评估函数，并测试了IDABCD、IDRTMinimax和Portfolio AI等规划算法。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法显著提升了多种评估函数在不同规划算法中的性能。例如，在较大地图上，使用该方法后，评估函数的分数提升幅度更为明显。同时，该方法引起的评估函数计算时间增加对于所有评估函数和规划算法均控制在6%以内，表明该方法在提升性能的同时，保持了较好的实时性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要实时决策和动态适应的场景，例如：电子竞技AI、机器人导航、资源管理和军事策略模拟等。通过自适应调整评估函数，可以提高智能体在复杂和不确定环境中的决策质量和效率，具有重要的实际应用价值和潜在的商业前景。

📄 摘要（原文）

Effective evaluation of real-time strategy tasks requires adaptive mechanisms to cope with dynamic and unpredictable environments. This study proposes a method to improve evaluation functions for real-time responsiveness to battle-field situation changes, utilizing an online reinforcement learning-based dynam-ic weight adjustment mechanism within the real-time strategy game. Building on traditional static evaluation functions, the method employs gradient descent in online reinforcement learning to update weights dynamically, incorporating weight decay techniques to ensure stability. Additionally, the AdamW optimizer is integrated to adjust the learning rate and decay rate of online reinforcement learning in real time, further reducing the dependency on manual parameter tun-ing. Round-robin competition experiments demonstrate that this method signifi-cantly enhances the application effectiveness of the Lanchester combat model evaluation function, Simple evaluation function, and Simple Sqrt evaluation function in planning algorithms including IDABCD, IDRTMinimax, and Port-folio AI. The method achieves a notable improvement in scores, with the en-hancement becoming more pronounced as the map size increases. Furthermore, the increase in evaluation function computation time induced by this method is kept below 6% for all evaluation functions and planning algorithms. The pro-posed dynamic adaptive evaluation function demonstrates a promising approach for real-time strategy task evaluation.