37. BI - 强化学习案例：自动完成游戏 Flappy Bird

本文为 「茶桁的 AI 秘籍 - BI 篇 第 37 篇」

Hi, 你好。我是茶桁。

几天不见，大家还记得咱们上一节课的内容吗？我们上一节课讲了强化学习的一些概念也原理，并且完成了一个简单的案例：迷宫问题。

那我们这一节课就来完成一个稍微复杂一点的案例，一起来看一看 Flappy Bird 该如何去学习。

现在来一起思考一下，这个状态比咱们上一个案例多还是少？我们现在用的 Flappy Bird 是一个游戏，所以游戏就需要一个模拟的环境。我所使用的是 PyGame-Learning-Environment 库，缩写为 PLE。

如何安装 PLE 环境

之所以用这个环境是因为环境可以告诉我们这个小鸟所在的位置，水管出现的位置。就没有必要自己去搭建这个环境了，只需要在环境中得到更高的分数。PLE 的存在就是让我们不需要考虑仿真环境，因为它专门搭建的是一个 armage。你的决策就是如何去训练这个 AI。在 PLE 里面也有很多的游戏，除了Flappy Bird以外其他游戏也可以去做一些训练。包括：Catecher、Monster Kong、Pixelcopter、Pong、PuckWorld、RaycastM