一等奖方案|GoBigger决策智能挑战赛@logic队 解题思路分享

本文分享了Go-Bigger多智能体决策智能挑战赛冠军队伍-logic队的解决方案。他们采用了基于规则的算法,结合人工势场法进行智能体的路径规划、进攻、防御、合并/协作和发育策略。在进攻时,考虑分裂条件以避免风险;防御时,通过斥力场进行躲避;合并/协作策略则采取佛系方式,以保证发育和协作平衡;发育模块利用引力场寻找食物球。经过不断迭代优化,该方案在比赛中表现出色。

今日分享:Go-Bigger多智能体决策智能挑战赛一等奖获奖方案

分享团队:冠军队伍-logic队

赛题名称:“AI球球大作战:Go-Bigger多智能体决策智能挑战赛”

赛题地址:https://www.datafountain.cn/competitions/549

获奖团队简介

Logic团队照:左到右依次为方苑也、张逸冰、周鹏

张逸冰(逻辑串行,队长):成都国翼电子技术有限公司运筹优化算法工程师,电子科技大学 物流工程专业2020届硕士毕业生,技术方向主要为运筹优化算法的设计与实现,包括优化模型建立,优化算法开发等。挑战赛主要负责方案的设计、实现和效果论证。(55%)

方苑也(逻辑并行,队员):成都国翼电子技术有限公司 深度学习算法工程师,帝国理工学院 控制系统与工程专业2020届硕士毕业生,技术方向主要为深度学习算法的研发和应用,包括模型设计、数据构造与性能提升等。挑战赛主要负责任务定义、部分方案实现和效果论证。(25%)

周鹏(逻辑叉行,队员):成都国翼电子技术有限公司 深度学习数据工程师,四川大学 工程造价专业2016届本科毕业生,技术方向主要为深度学习算法模型训练、开发、调优、测试和数据处理等。挑战赛前期主要负责深度强化学习方案研究探索,中后期协助进行 rule-based 算法方案优化与完善。(20%)

整体方案介绍

对于 Go-Bigger 游戏环境之中的多智能体对抗情景,分析游戏空间设计,对多智能体博弈任务进行解耦,以天梯系统

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