有关王者荣耀毕业论文

得到谁的帮助，突出同学间的团结友爱与老师的指导之类的，得到好成绩的可以感谢同学老师。

如果让人工智能来打王者荣耀，应该选择什么样的英雄？近日，匹茨堡大学和腾讯 AI Lab 提交的论文给了我们答案：狄仁杰。在该研究中，人们尝试了 AlphaGo Zero 中出现的蒙特卡洛树搜索（MCTS）等技术，并取得了不错的效果。对于研究者而言，游戏是完美的 AI 训练环境，教会人工智能打各种电子游戏一直是很多人努力的目标。在开发 AlphaGo 并在围棋上战胜人类顶尖选手之后，DeepMind 正与暴雪合作开展星际争霸 2 的人工智能研究。去年 8 月，OpenAI 的人工智能也曾在 Dota 2 上用人工智能打败了职业玩家。那么手机上流行的多人在线战术竞技游戏（MOBA 游戏）《王者荣耀》呢？腾讯 AI Lab 自去年起一直在向外界透露正在进行这样的研究。最近，匹茨堡大学、腾讯 AI Lab 等机构提交到 ICML 2018 大会的一篇论文揭开了王者荣耀 AI 研究的面纱。本文中，我们将通过论文简要介绍该研究背后的技术，以及人工智能在王者荣耀中目前的能力。2006 年 Remi Coulom 首次介绍了蒙特卡洛树搜索（MCTS），2012 年 Browne 等人在论文中对其进行了详细介绍。近年来 MCTS 因其在游戏 AI 领域的成功引起了广泛关注，在 AlphaGo 出现时关注度到达顶峰（Silver et al., 2016）。假设给出初始状态（或决策树的根节点），那么 MCTS 致力于迭代地构建与给定马尔可夫决策过程（MDP）相关的决策树，以便注意力被集中在状态空间的「重要」区域。MCTS 背后的概念是如果给出大概的状态或动作值估计，则只需要在具备高估计值的状态和动作方向扩展决策树。为此，MCTS 在树到达一定深度时，利用子节点鉴别器（策略函数（Chaslot et al., 2006）rollout、价值函数评估（Campbell et al., 2002; Enzenberger, 2004），或二者的混合（Silver et al., 2016））的指引，生成对下游值的估计。然后将来自子节点的信息反向传播回树。MCTS 的性能严重依赖策略／值逼近结果的质量（Gelly & Silver, 2007），同时

这位题主您好，我总感觉您说的就是外挂吧，一般腾讯是决不允许外挂的，轻则掉分重则封号，您还是不要想这种作弊的事了

选一个切入点，好或不好，围绕好不好写

这其实就是一半记叙文一半议论文的状态……前半部分，记叙文，时间地点人物，事情的起因经过结果……写明白后半部分，议论文，总结一下这次活动的意义，分析得与失这样，就差不多了……记得写完了呈交老师审查……

我觉得看待这个电子游戏都是很片面的回答，很多人都觉得电子游戏是一种毒药要把它扼杀掉，彻底消灭，这不是一种正确的说法，而且也不可能彻底的把它消灭。对于游戏的看法，既不能把它消灭，也不能过度的去玩。我觉得应该是靠个人的意志力来控制这个对电子游戏的欲望。有的人可以把游戏创造出来，然后它是要靠自己的体验来创造这个游戏的本身。要知道电子游戏本身对于自己是好的还是坏的，就看我们要如何的去对待它，应该要从自己的行动去证明。有的人可以把对游戏的喜爱而去激发他的兴趣，然后想去创造这款游戏，想要更加的去努力学习，更加的深入了解到游戏，成为这个游戏的创始人。我们不要扼杀掉游戏的好处，但也要看清楚游戏本身的一种吸引力，我们要自己去控制住。世界上的每一样东西都有它的一定的价值。片面的评价有很多，重要的是看你怎么去做。

参照隔壁moba，濒死游戏dota2说吧当时有个叫openai的东西出来了然后发生了什么呢？当时的冠军战队OG被ai血虐血洗，两局下来冠军战队就推了俩外塔就GG有个传奇中单（我的乌克兰老司机啊）屠夫哥dendi，solo被ai完爆可怕不可怕？结果呢？过了一段时间，ai还是那个ai，一些高端点的玩家就能在它身上拿个10连胜为啥？因为你毕竟只是ai，有设定就有漏洞，有漏洞就可以钻空子。甚至有败点ai强在哪里？视野共享，反应神速，支援快，局势判断准确，技能释放最优化然后呢？牵扯？献祭流？一级中路通关打法？野路子多了去了。刚出来横扫一片，后来被花式吊打这就是moba目前的ai状态如果ai真的能不断自我学习进化，那人类是没戏的不光moba，所有领域都是但是有一点，别断电……AI 也探索出了不同于人类常规做法的全新策略。团队还创建One Model模型提升训练效率，优化通信效率提升 AI 的团队协作能力，使用零和奖惩机制让 AI 能最大化团队利益，使其打法果断，有舍有得。探索全新策略：开局时「绝悟」没选择传统人类对线走位策略，而是由双C位英雄虞姬和王昭君先一起清理中路第一波兵线，压制敌方中辅。之后又转上路压制曹操血线。长线策略：对线期，赛区联队三人压迫下路，「绝悟」果断选择用三个 AI 反压赛区联队的上路，最终双方互换一塔，维持均势。团队协作：比赛中期，「绝悟」四人追击娜可露露，AI 达摩一脚将娜可露露反踢入 AI 群中，再由四个 AI 完美配合拿下自己的首杀。即时策略：一对一时，赛区联队实力较强的曹操追击「绝悟」虞姬，虞姬在残血状态退至高地。看到曹操抗塔血量大减后，把握机会绝地反杀。即时策略+团队协作：比赛后期在赛区联队的上路高地塔团战，AI 王昭君先手被对方秒杀，「绝悟」果断选择反打，以漂亮的一波团战全歼对手。即时策略+团队协作：在赛区联队全队覆灭后， 「绝悟」的兵线尚未到达，下路高地塔还有过半血量，「绝悟」果断选择四人轮流抗塔，无兵线强拆塔。* 注：赛事尾声，赛区联队团灭后，「绝悟」未直接推水晶，而是计算整体收益后，选择先推最后一个高地塔，再推水晶直至胜利。迈向通用人工智能的关键一步游戏中测试的难点，是 AI 要在不完全信息、高度复杂度的情况作出复杂快速的决策。在庞大且信息不完备的地图上，10位参与者要在策略规划、英雄选择、技能应用、路径探索及团队协作上面临大量、不间断、即时的选择，这带来了极为复杂的局面，预计有高达10的20000次方种操作可能性，而整个宇宙原子总数也只是10的80次方而已，可见暴力穷举完全不可行。若 AI 能在如此复杂的环境中，学会人一样实时感知、分析、理解、推理、决策到行动，就可能在多变、复杂的真实环境中发挥更大作用。因此业界认为下一个 AI 里程碑，可能会在复杂策略游戏中诞生。世界顶级科技公司均在推进此类研究，如Google Deepmind（星际争霸2）、Facebook（星际争霸2） 及 Open AI（Dota 2）等。事实上，在「绝悟」战胜职业选手的同一天，「绝悟」的 1v1 版本也在上海ChinaJoy首次对公众亮相，向顶级业余玩家开放为期四天的体验测试。首日的504场测试中，「绝悟」测试胜率为99.8%，仅输1场（对方为王者荣耀国服第一后裔）。两次技术水平测试结果代表了腾讯在深度强化学习、多智能体决策智能课题上的国际级 AI 研究水准，也标志着腾讯在攻坚通用人工智能（ Artificial General Intelligence）难题上更进一步。腾讯 AI Lab 也一直是此类智能体研究的先行者。2016年起，研发的围棋 AI “绝艺”（Fine Art），现担任中国国家围棋队训练专用 AI ；2017年，启动“绝悟”研发；2018 年，“绝悟”达到业余顶尖水平，腾讯还在射击类顶级 AI 竞赛 VizDoom 夺冠，并在《星际争霸2》首先研发出击败内置 AI 的智能体。腾讯副总裁姚星介绍，“电子竞技”将成为策略协作型AI“绝悟”未来短期内的主要应用场景。作为数字时代最受年轻人欢迎的运动，电竞已于2018年成为亚运会表演项目，中国队参赛获两金一银的佳绩。与传统体育项目一样，电竞职业选手也需要手眼脑协调、策略和操作快速反应、团队协作精神及大量刻苦训练。借助在算法和数据方面的优势， AI 可为职业选手提供数据、战略与协作类实时分析与建议，及不同强度与级别的专业陪练。以前沿科技推动电竞专业化发展，AI 将继续推动中国电竞在全球范围内保持领先。