Design and Optimization of Reinforcement Learning-Based Agents in Text-Based Games

📄 arXiv: 2509.03479v1 📥 PDF

作者: Haonan Wang, Mingjia Zhao, Junfeng Sun, Wei Liu

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-03

备注: 6 papges

期刊: Copyright (c) 2025 International Journal of Computer Science and Information Technology International Journal of Computer Science and Information Technology International Journal of Computer Science and Information Technology

DOI: 10.62051/ijcsit.v5n2.02

💡 一句话要点

提出一种基于强化学习的文本游戏智能体设计与优化方法，显著提升游戏完成率和胜率。

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

关键词: 文本游戏 强化学习 深度学习 智能体设计 策略梯度 世界模型 游戏AI

📋 核心要点

  1. 现有文本游戏智能体在理解复杂游戏环境和制定有效策略方面存在挑战。
  2. 论文提出利用深度学习构建世界模型，并结合策略梯度强化学习优化智能体策略。
  3. 实验结果表明，该方法显著提升了智能体在文本游戏中的完成率和胜率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的智能体设计和学习方法，应用于文本游戏领域，并结合了强化学习。首先，利用深度学习模型处理游戏文本并构建世界模型。然后，通过基于策略梯度的深度强化学习方法训练智能体，促进从状态值到最优策略的转换。增强后的智能体在多个文本游戏实验中表现更好，并在游戏完成率和胜率方面显著超过了之前的智能体。本研究为使用强化学习进行文本游戏提供了新的理解和经验基础，并为开发和优化强化学习智能体以应用于更通用的领域和问题奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决文本游戏中智能体难以有效理解游戏环境并制定最优策略的问题。现有方法通常难以处理文本信息中的复杂语义关系，导致智能体在游戏中的表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是利用深度学习模型来理解游戏文本，构建一个能够反映游戏世界状态的表示。然后，利用强化学习算法，基于这个世界模型来训练智能体，使其能够学习到最优的游戏策略。这样设计的目的是让智能体能够更好地理解游戏环境，并根据环境的变化做出相应的决策。

技术框架：整体框架包含两个主要模块：世界模型构建模块和策略学习模块。世界模型构建模块使用深度学习模型（具体模型未知）处理游戏文本，提取游戏状态信息，并构建游戏世界的表示。策略学习模块使用基于策略梯度的深度强化学习算法，根据世界模型的状态表示来学习智能体的策略。智能体通过与游戏环境交互，不断优化其策略，最终达到最优的游戏表现。

关键创新：论文的关键创新在于将深度学习和强化学习相结合，用于解决文本游戏中的智能体设计问题。通过深度学习构建世界模型，使智能体能够更好地理解游戏环境；通过强化学习优化智能体策略，使其能够做出更有效的决策。这种结合为文本游戏智能体的设计提供了一种新的思路。

关键设计：具体的深度学习模型结构、强化学习算法选择、奖励函数设计等关键细节未知。论文提到使用了基于策略梯度的强化学习方法，但没有详细说明具体的算法实现。世界模型的构建方式和状态表示方法也需要进一步了解。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在文本游戏中的表现显著优于之前的智能体，在游戏完成率和胜率方面均有显著提升。具体的性能数据和对比基线未知，但摘要中明确指出“significantly surpasses previous agents on game completion ratio and win rate”，表明该方法具有较强的竞争力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种文本游戏智能体的开发，提升游戏体验。此外，该方法还可扩展到其他需要理解和处理文本信息的领域，如对话系统、智能客服、文本摘要等，具有广泛的应用前景和实际价值。未来，该研究或可推动通用人工智能在理解和交互方面的进步。

📄 摘要（原文）

As AI technology advances, research in playing text-based games with agents has becomeprogressively popular. In this paper, a novel approach to agent design and agent learning ispresented with the context of reinforcement learning. A model of deep learning is first applied toprocess game text and build a world model. Next, the agent is learned through a policy gradient-based deep reinforcement learning method to facilitate conversion from state value to optimal policy.The enhanced agent works better in several text-based game experiments and significantlysurpasses previous agents on game completion ratio and win rate. Our study introduces novelunderstanding and empirical ground for using reinforcement learning for text games and sets thestage for developing and optimizing reinforcement learning agents for more general domains andproblems.