RLFighter

RLFighter: نظام ذكاء اصطناعي مبتكر لتحسين استراتيجيات اللعب باستخدام التعلم المعزز

RLFighter هو مشروع يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين استراتيجيات لعب ألعاب القتال مثل Street Fighter من خلال التعلم المعزز. يعتمد النظام على تدريب وكلاء (agents) باستخدام تقنيات مثل Q-Learning و Deep Q-Networks (DQN) للتفاعل مع بيئة اللعبة وتعلم الحركات والاستراتيجيات الأكثر فعالية. الهدف من المشروع هو تمكين الوكلاء من اتخاذ قرارات ذكية لتحسين أدائهم في اللعبة.

الإنجازات الرئيسية:

* تدريب الوكلاء: تم تدريب الوكلاء باستخدام بيئات محاكاة لتعلم استراتيجيات اللعب المختلفة، مع تحسين استجابتهم لحركات الخصم في الوقت الفعلي.

* تطوير نموذج DQN: يعتمد المشروع على تقنية Deep Q-Networks (DQN) لتعلم الحركات الاستراتيجية الأمثل بناءً على التجربة السابقة من المباريات.

* تحسين الأداء: تم تحسين أداء الوكلاء من خلال التغذية الراجعة المستمرة والتعديل التلقائي للاستراتيجيات لتوفير أداء أفضل في المباريات.

* التفاعل مع البيئة: يتفاعل الوكيل مع بيئة اللعبة، حيث يتم تعديل استراتيجياته بناءً على الملاحظات المستمرة من البيئة، مما يتيح له التحسن بشكل تدريجي.

المهارات والتقنيات المستخدمة:

* التعلم المعزز: Q-Learning، Deep Q-Networks (DQN).

* الشبكات العصبية العميقة لتطوير استراتيجيات اللعب.

* تحليل الأداء: يتم تحليل الأداء باستخدام مقاييس مثل معدل الفوز وعدد الحركات الناجحة لكل مباراة لتقييم فعالية الاستراتيجيات المعتمدة.

* محاكاة البيئة: استخدام محاكاة المباريات لتدريب الوكلاء وتحسين استراتيجيات اللعب بشكل مستمر.

أثر المشروع:

RLFighter يمثل تطبيقاً مبتكراً للذكاء الاصطناعي في مجال الألعاب، حيث يسهم في تطوير تقنيات تعلم متقدمة تساعد اللاعبين على تحسين استراتيجياتهم بشكل ديناميكي. يعكس المشروع إمكانيات الذكاء الاصطناعي في تعزيز تجربة الألعاب عبر تحسين استراتيجيات اللعب والتفاعل مع بيئات معقدة ومتغيرة، مما يفتح آفاقاً جديدة لتحسين أداء الوكلاء في الألعاب.