庙算兵棋AI选拔赛往期可用代码

Question

问题遇到的现象和发生背景 各位同行们，如标题所言我要参加庙算兵棋AI选拔赛，但现在没什么思路，只能先找往期的代码，然后在此基础上修改参数看看是否能用。但官网似乎没有提供往期代码，只能来找各位同行们了。

目前是需要“协同侦察”赛道也就是“破雾寻敌”的代码，如图所示：

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

理解您的需求，您想要一个参考实现，用于在庙算兵棋AI选拔赛“协同侦察”赛道上构建AI代理。由于这个比赛的具体实现会涉及到复杂的策略制定、强化学习算法以及游戏逻辑交互，下面我会根据您提供的规则描述，提供一个基于Python和强化学习库（例如OpenAI Gym）的基本框架，并简述关键模块的设计思路，但由于实际环境复杂性，这里仅作概念性伪代码展示：

import gym
import numpy as np

# 定义环境类，继承自OpenAI Gym
class ReconnaissanceEnv(gym.Env):
    def __init__(self):
        # 初始化环境，定义观测空间、动作空间、初始状态等
        self.observation_space = ...  # 根据任务描述定义观察空间
        self.action_space = gym.spaces.Discrete(n_actions)  # n_actions为可执行的动作数
        self.state = self.reset()  # 初始状态
        self.max_steps = 2800  # 最大步数
        self.enemy_count = ...  # 随机生成敌方单位数
        self.recon_points = []  # 敌方单位被发现时的时间和价值记录

    def reset(self):
        # 根据规则重置环境，包括重新布置我方与敌方单位位置等
        ...

    def step(self, action):
        # 根据动作执行环境变换，返回新的状态、奖励、是否结束、额外信息
        new_state, reward, done, info = ..., ..., ..., ...
        if self.check_enemy_recon():
            # 计算侦察得分
            recon_score = self.calculate_recon_score()
            reward += recon_score
            if self.all_enemies_reconed():
                # 计算任务完成得分
                task_completion_score = self.calculate_task_completion_score()
                reward += task_completion_score
                done = True
        return new_state, reward, done, info

    def check_enemy_recon(self):
        # 检查是否有新的敌方单位被侦察到
        ...

    def all_enemies_reconed(self):
        # 检查是否所有敌方单位都被侦察到
        ...

    def calculate_recon_score(self):
        # 根据侦察时间和价值计算侦察得分
        ...

    def calculate_task_completion_score(self):
        # 根据侦察结果和任务耗时计算任务完成得分
        ...

# 定义AI代理，使用强化学习算法，如DQN、PPO等
class ReconnaissanceAgent:
    def __init__(self, env):
        self.env = env
        self.model = ...  # 初始化强化学习模型

    def train(self, num_episodes):
        # 使用强化学习算法进行训练
        ...

    def act(self, state):
        # 根据当前环境状态选择动作
        action = self.model.predict(state)
        return action

# 主程序入口
def main():
    env = ReconnaissanceEnv()
    agent = ReconnaissanceAgent(env)
    agent.train(num_episodes=...)

    # 测试训练好的模型
    for episode in range(test_episodes):
        state = env.reset()
        while not env.done:
            action = agent.act(state)
            next_state, reward, done, _ = env.step(action)
            state = next_state
        print(f"Episode {episode + 1} score: {env.current_score}")

if __name__ == "__main__":
    main()

为了真正实现上述代码，您需要具体设计环境类ReconnaissanceEnv中的各个方法，比如如何表示状态（observation space）、动作（action space），如何计算奖励（reward function），以及如何利用强化学习算法训练模型。同时，对于环境的随机性和动态性，还需要考虑怎样将这些元素合理地融入到环境实现中。

以上代码仅为示例框架，真实环境中还需实现大量细节逻辑，且可能需要用到多智能体强化学习技术来处理多个算子的协同行动。此外，建议您查阅相关资料或论文，了解在类似场景下已有的成功应用案例和技术方案，以便更好地指导代码编写工作。