Design and Optimization of Reinforcement Learning-Based Agents in Text-Based Games

📄 arXiv: 2509.03479v1 📥 PDF

作者: Haonan Wang, Mingjia Zhao, Junfeng Sun, Wei Liu

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-03

备注: 6 papges

期刊: Copyright (c) 2025 International Journal of Computer Science and Information Technology International Journal of Computer Science and Information Technology International Journal of Computer Science and Information Technology

DOI: 10.62051/ijcsit.v5n2.02

💡 一句话要点

提出一种基于强化学习的文本游戏智能体设计与优化方法

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 文本游戏 强化学习 深度学习 策略梯度 智能体设计

📋 核心要点

  1. 现有文本游戏智能体在理解复杂游戏环境和制定有效策略方面存在挑战。
  2. 论文提出利用深度学习构建世界模型，并结合策略梯度强化学习优化智能体策略。
  3. 实验结果表明，该方法显著提升了智能体在文本游戏中的完成率和胜率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的智能体设计和学习方法，应用于文本游戏领域，并结合了强化学习。首先，使用深度学习模型处理游戏文本并构建世界模型。然后，通过基于策略梯度的深度强化学习方法训练智能体，以促进从状态值到最优策略的转换。增强后的智能体在多个文本游戏实验中表现更好，并在游戏完成率和胜率方面显著超过了之前的智能体。本研究为使用强化学习进行文本游戏提供了新的理解和经验基础，并为开发和优化强化学习智能体以应用于更通用的领域和问题奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决文本游戏中智能体策略学习的问题。现有方法通常难以有效地从文本描述中提取关键信息，并将其转化为可用于决策的状态表示，导致智能体难以理解游戏环境并制定有效的策略。此外，探索复杂的文本游戏环境也面临挑战，需要更有效的探索策略。

核心思路：论文的核心思路是结合深度学习和强化学习，利用深度学习模型处理文本信息，构建游戏的世界模型，然后使用强化学习算法训练智能体，使其能够根据世界模型的状态信息学习最优策略。这种方法能够有效地利用文本信息，并学习到更有效的策略。

技术框架：整体框架包含两个主要模块：文本处理模块和强化学习模块。文本处理模块使用深度学习模型（具体模型未知）将游戏文本转化为状态表示，构建世界模型。强化学习模块使用策略梯度算法（具体算法未知）训练智能体，使其能够根据世界模型的状态信息选择动作，并获得奖励。整个流程是，智能体根据当前状态选择动作，执行动作后获得新的游戏文本，文本处理模块将新的游戏文本转化为新的状态表示，强化学习模块根据新的状态和奖励更新智能体策略。

关键创新：关键创新在于将深度学习和强化学习相结合，用于解决文本游戏中的智能体策略学习问题。具体来说，利用深度学习模型构建世界模型，能够有效地从文本信息中提取关键信息，并将其转化为可用于决策的状态表示。此外，使用策略梯度算法能够有效地探索复杂的文本游戏环境，并学习到更有效的策略。

关键设计：具体的技术细节未知，包括深度学习模型的具体结构、策略梯度算法的具体实现、奖励函数的设计等。这些细节对于智能体的性能至关重要，需要在实际应用中进行仔细调整和优化。论文中可能涉及的关键设计包括：文本编码方式的选择、网络结构的搭建、损失函数的定义、探索策略的设计等。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，增强后的智能体在多个文本游戏实验中表现更好，并在游戏完成率和胜率方面显著超过了之前的智能体。具体的性能数据和对比基线未知，但总体而言，实验结果表明该方法能够有效地提升智能体在文本游戏中的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更智能的文本游戏AI，提升游戏体验。此外，该方法还可扩展到其他需要处理文本信息的决策任务中，例如对话系统、信息检索、智能客服等，具有广泛的应用前景和实际价值。未来，可以进一步研究如何将该方法应用于更复杂的文本游戏和现实世界问题。

📄 摘要（原文）

As AI technology advances, research in playing text-based games with agents has becomeprogressively popular. In this paper, a novel approach to agent design and agent learning ispresented with the context of reinforcement learning. A model of deep learning is first applied toprocess game text and build a world model. Next, the agent is learned through a policy gradient-based deep reinforcement learning method to facilitate conversion from state value to optimal policy.The enhanced agent works better in several text-based game experiments and significantlysurpasses previous agents on game completion ratio and win rate. Our study introduces novelunderstanding and empirical ground for using reinforcement learning for text games and sets thestage for developing and optimizing reinforcement learning agents for more general domains andproblems.