1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，游戏AI成为了研究的热点领域之一。
游戏AI不仅可以提升游戏的娱乐性和挑战性，还能为其他领域的决策智能提供借鉴和参考。
本选题以经典游戏“坦克大战”为研究对象，旨在探索基于强化学习的坦克大战对弈策略设计与实现，以期推动游戏AI技术的发展，并为相关领域的研究提供理论和实践参考。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着游戏产业的快速发展和人工智能技术的进步，游戏AI的研究取得了显著成果。
特别是强化学习作为一种强大的机器学习方法，在游戏AI领域展现出巨大潜力。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的主要内容包括以下几个方面：1.研究强化学习的基本理论和常用算法，例如Q-learning、SARSA、DQN等，分析它们在游戏AI中的应用特点。
2.对坦克大战游戏规则和环境进行分析，建立游戏环境模型，并定义状态空间、动作空间和奖励函数，为强化学习算法的应用奠定基础。
3.设计并实现基于强化学习的坦克大战对弈策略，选择合适的强化学习算法，并对模型进行训练和优化，使其能够在游戏中与其他智能体或人类玩家进行对抗。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤开展研究：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解强化学习、游戏AI、坦克大战策略等方面的研究现状、最新进展和未来趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.系统设计阶段：设计基于强化学习的坦克大战对弈系统架构，包括游戏环境、智能体、强化学习算法等模块，并确定各模块之间的交互方式和数据流程。
3.环境建模阶段：对坦克大战游戏环境进行建模，定义状态空间、动作空间和奖励函数，为强化学习算法的应用提供基础。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.针对坦克大战游戏环境的特点，设计合理的状态空间、动作空间和奖励函数，提高强化学习算法在该游戏环境下的学习效率和效果。
2.探索不同的强化学习算法在坦克大战对弈策略中的应用，并结合游戏特点对算法进行改进和优化，以提升智能体的决策能力和对抗水平。
3.设计并实现完整的基于强化学习的坦克大战对弈系统，并进行实验验证，为游戏AI的设计和开发提供新的思路和方法。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.余淼,郑宇,王宁.基于深度强化学习的智能游戏研究综述[J].计算机科学,2021,48(01):1-12.
2.王震,刘洋,王金桥.基于深度强化学习的游戏AI研究综述[J].计算机科学与探索,2020,14(04):573-590.
3.毛星宇,张毅坤,崔建梅,梁静.基于深度强化学习的贪吃蛇游戏策略研究[J].计算机工程,2022,48(08):26-33.
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