[发明专利]游戏决策模型训练方法、游戏策略生成方法及装置有效
| 申请号： | 201910703748.0 | 申请日： | 2019-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN110368690B | 公开（公告）日： | 2021-10-22 |
| 发明（设计）人： | 钟涛 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | A63F13/52 | 分类号： | A63F13/52;A63F13/79;A63F13/822 |
| 代理公司： | 深圳市隆天联鼎知识产权代理有限公司 44232 | 代理人： | 刘抗美 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种游戏决策模型训练方法、游戏策略生成方法、装置、介质及电子设备，涉及人工智能技术领域，并具体涉及机器学习技术。该游戏决策模型训练方法包括：获取游戏局面信息样本以及与游戏局面信息样本相关联的原始游戏策略样本；获取原始游戏策略样本中的各个游戏组件的属性信息，并根据属性信息确定各个游戏组件的组件类型；当原始游戏策略样本中包括基础类游戏组件和更替类游戏组件时，根据基础类游戏组件的属性信息将更替类游戏组件替换为目标游戏组件以得到基础游戏策略样本；利用游戏局面信息样本和基础游戏策略样本对游戏决策模型进行训练。该方法可以缩小游戏决策模型的输出决策空间，提高游戏决策模型的训练效率和训练效果。 | ||
| 搜索关键词： | 游戏 决策 模型 训练 方法 策略 生成 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于人工智能的游戏决策模型训练方法，其特征在于，包括：获取游戏局面信息样本以及与所述游戏局面信息样本相关联的原始游戏策略样本；获取所述原始游戏策略样本中的各个游戏组件的属性信息，并根据所述属性信息确定各个所述游戏组件的组件类型；当所述原始游戏策略样本中包括基础类游戏组件和更替类游戏组件时，根据所述基础类游戏组件的属性信息将所述更替类游戏组件替换为目标游戏组件以得到基础游戏策略样本；利用所述游戏局面信息样本和所述基础游戏策略样本对游戏决策模型进行训练。
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