基于强化学习的吃豆人游戏AI的设计与实现文献综述

吃豆人游戏作为一款经典的街机游戏，其智能化玩家的设计一直是人工智能领域的研究热点。

近年来，强化学习作为一种重要的机器学习方法，在游戏AI设计中展现出巨大潜力。

本文首先介绍了吃豆人游戏和强化学习的基本概念，并回顾了强化学习在游戏AI设计中的发展历程，重点概述了深度强化学习的出现及其对游戏AI领域的推动作用。

接着，本文详细阐述了基于强化学习的吃豆人游戏AI的主要研究方法，包括状态空间、动作空间、奖励函数的设计，以及常用的强化学习算法，如Q学习、深度Q网络等。

此外，本文还分析了当前研究中存在的一些挑战，例如高维度状态空间的处理、稀疏奖励环境下的学习效率等问题。

最后，本文展望了基于强化学习的吃豆人游戏AI的未来发展方向，包括结合深度学习、迁移学习等技术的应用，以及在更复杂的游戏环境中的推广。

关键词：强化学习；吃豆人游戏；游戏AI；深度强化学习；人工智能

吃豆人游戏作为一款经典的街机游戏，其目标是控制吃豆人在迷宫中躲避幽灵并尽可能多地吃豆子。

由于其简单的规则和复杂的游戏策略，吃豆人游戏成为了人工智能领域中一个理想的测试平台。

近年来，强化学习作为一种强大的机器学习方法，在游戏AI设计中展现出巨大的潜力，并成功应用于Atari游戏、围棋、星际争霸等复杂游戏。