Beatris (敌对方块)
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| 本条目的主题不是2017年的节奏方块 BEATris 或2019年的节奏方块 Beatris。 |
Beatris 是一个 Python 敌对方块 AI。
该 AI 将 Nuno Faria 的 Tetris-ai 作为对手，也可换用其他的方块 AI 智能体参与对抗。
制作者：Amogh Agnihotri、Reese Costis、Prajakta Joshi、Rebecca Phung、Suhas Raja、Ramya Rajasekaran。
Python 模块需求：Tensorflow、Tensorboard、Keras、Opencv-python、Numpy、Pillow、Tqdm、getch[注 1]。
制作过程
- 提出目标：创造一个生成敌对块序的 AI，使参与方块游戏的智能体（Agent）在「总消行数」这一指标上成绩变差。
- 逆向思维假设：要使敌对 AI 摆脱 Hatetris 那样的固定策略，就要先参考一个足够好的智能体对手（下文称「敌人」）的策略。
- 选择敌人：具有强化学习性质的 Tetris-ai。
- 训练敌人：照常使用伪随机序列，测试关键指标和参数，向原作者的测试成绩对齐，但学习成绩不理想。
- 试寻专家方案：参考俄罗斯方块世界冠军的玩法，人为总结策略，主调场况参数，学习成绩依然不理想。
- 思路回调：敌对方块 AI 的敌人打出高分的关键是不死。当死亡惩罚分调高了 100 倍之后，敌人的学习成绩得到明显提高。
- 精炼关键参数：人为总结已有的测试结果和无限 O 块刷行死局的原因，将「方块堆高度」移出评分公式，以死亡代之。
- 验证拟定评分公式：评分 = -1 - (当前一手的消行数)2 + 0.25 (总落差均值 + 洞数) + 200 × 死亡状态。[注 2]
- 检验敌对效果：当块序由伪随机变成 Beatris 之后，敌人的平均消行数从 135 降至 18，最大消行数从 316000 降至 45。
- 总结未完成的工作：比较 Beatris 和 Hatetris 敌对 Tetris-ai 效果的差异；训练一个能够在伪随机块序下稳定无限消行的敌人；改进四连方块游戏环境的界面，训练 Beatris 对抗真人玩家[注 3]。
注释
参考资料
- Amogh Agnihotri. Beatris: an Evil Tetris AI （英）. Medium. 2020年6月20日. [2022年6月16日].
外链
- GitHub 页面：TetrisAI Beatris
