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1、通过GPU分析场景特征(自己,视野内队友,敌人,小地图等)输入状态信息(Learner)。 2、根据策略模型输出预测的动作指令(Policy)。 3、通过CPU单线程模拟玩家,每个玩家(Actor)执行不同的策略。 4、不同策略对应不同结果,不同结果产生不同的Reward(奖励分数)。 5、该奖励分数作为参数用来更新策略模型,再进行新一轮学习。
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