戰時年齡
戰爭年齡AI，這是我花費大量時間的項目，變成了大量的意大利麵條代碼。這是我的第一個大項目，它向我展示了我還需要學習多少，因為我在所有領域都缺乏（而且我很可能做到）。在這個項目的背景下，我做了以下操作：
如何不做項目
- 獲取Warilla時代遊戲遊戲，製作一個模塊，隨著遊戲的進行，通過OpenCV庫提取數據並將其饋入整潔的算法。我沒有意識到的是，在沒有加快速度的遊戲中評估30至50個代理商，平均每場比賽的平均遊戲時間需要很多時間才能進行訓練，並且沒有產生顯著的結果
- 獲取作弊引擎，意識到它不適用於該特定的遊戲，因為誰知道什麼原因，然後找到閃存遊戲的反編譯器，然後將腳本注入催生文本文件以繞過整個OpenCV的內容以獲取值。由於我設法使用作弊引擎加快了X2的速度，因此結果稍好一些，但仍然缺乏很多。
- 保持團結。由於我已經找到了遊戲代碼的方法，因此我對所有IT機制進行了逆轉，並進行了一個非常忠實的模擬，該模擬與原始遊戲具有完全相同的參數。
- 以10倍的速度模擬50個環境，並通過我的python腳本通過TCP進行通信，該腳本現在為所有這些環境及其各自的行為提供了一個整潔的經理。在這裡，我實際上開始看到一些重要的結果和策略，並在正常模式下贏得了勝利。但我想要萌
- 完全放棄python腳本，訓練和代理PPO的統一ML代理，並在切換參數之後獲得它，並且其功能使其具有相當不錯的策略，可以在硬模式下贏得遊戲
- 在原始遊戲中對其進行測試，並記錄勝利，並意識到您在一個本來可以在3週內完成的項目中損失了2個月
- 仍然可以使用數學引擎手工製作一個可視化庫，因為我在該主題上找到了一些很酷的YouTube視頻，這些視頻沒有發布他們的存儲庫
您可以在這裡看到這種痛苦的概述 - 我將100％回到此頻道，以使其至少1M，但現在我還有其他目標可以追求。
在Python上運行3.7.9
輸入：
- 訓練中的部隊人數（1輸入）
- 敵人的HP-總健康的百分比（1輸入）
- 我的HP-總健康的百分比（1輸入）
- 金錢 - 通過基本單位成本歸一化（貨幣/cost_of_basic_unit）（1個輸入）
- XP-可以升級年齡是否升級（1輸入）
- 可以激活能力 - 0到1冷卻（1輸入）
- 我的部隊在地面1、2、3、4（4個輸入）上
- 地面上的敵軍1、2、3、4（4個輸入）
- 可用的大砲插槽數（1個輸入）
- 玩家年齡 - 一個熱編碼（5個輸入）
- 敵人時代 - 一個熱編碼（5個輸入）
- 帶有砲塔和砲塔年齡的陣列（最大4）（1個輸入，因為它們逐漸強大，而年齡折舊的輸入1個輸入）（每個插槽2）（8個輸入）（8個輸入）
- 當前的戰斗在哪裡發生（0-1您的基地到敵方基地）（1輸入）
輸出：
- 創建部隊第1、2、3（3個行動）
- 創建第4層的空間年齡（1行動）
- 購買大砲插槽（1個動作）
- 購買Cannon Tier 1，2，3，首先可用的插槽（3個動作）
- 在某個插槽上出售大砲（4個動作）
- 等待（1個動作）
- 使用能力
依賴性：
pip install numpy paddlepaddle paddleocr opencv-python scipy neat-python
資產僅適用於該特定分辨率，如果您想修改遊戲回复，則必須相應地更改資產規模（例如：製作遊戲和資產X％較小）
您可以從這裡下載我用於遊戲的檔案
