Reinforcement Learning Agent for a 2D Shooter Game

📄 arXiv: 2509.15042v1 📥 PDF

作者: Thomas Ackermann, Moritz Spang, Hamza A. A. Gardi

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-09-18

💡 一句话要点

提出结合模仿学习与强化学习的混合训练方法，提升2D射击游戏AI智能体性能

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

关键词: 强化学习 模仿学习 混合训练 游戏AI 多智能体 行为克隆 深度Q网络

📋 核心要点

  1. 传统强化学习在复杂游戏环境中面临奖励稀疏、训练不稳定和样本效率低等挑战。
  2. 论文提出一种混合训练方法，结合模仿学习初始化和强化学习优化，提升智能体性能。
  3. 实验结果表明，该混合方法显著优于纯强化学习，胜率稳定超过70%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种混合训练方法，将离线模仿学习与在线强化学习相结合，用于训练2D射击游戏中的AI智能体。复杂游戏环境中的强化学习智能体常面临奖励稀疏、训练不稳定和样本效率低等问题。本文实现了一个多头神经网络，具有用于行为克隆和Q学习的独立输出，并通过带有注意力机制的共享特征提取层进行统一。纯深度Q网络（DQN）的初始实验表现出显著的不稳定性，智能体经常退回到较差的策略。为了解决这个问题，我们开发了一种混合方法，首先利用基于规则的智能体的演示数据进行行为克隆，然后过渡到强化学习。我们的混合方法始终能够以超过70%的胜率击败基于规则的对手，显著优于纯强化学习方法，后者表现出高方差和频繁的性能下降。多头架构实现了学习模式之间的有效知识转移，同时保持了训练的稳定性。结果表明，将基于演示的初始化与强化学习优化相结合，为在纯探索不足的复杂多智能体环境中开发游戏AI智能体提供了一个稳健的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决2D射击游戏中，强化学习智能体训练不稳定、样本效率低的问题。现有方法，如纯深度Q网络（DQN），在复杂游戏环境中难以有效探索，导致智能体策略不稳定，性能波动大。

核心思路：论文的核心思路是结合模仿学习和强化学习的优势。首先，利用模仿学习从专家演示数据中学习一个较好的初始策略，避免了从零开始探索的困难。然后，利用强化学习进一步优化策略，使其能够适应更复杂的游戏场景。

技术框架：整体框架包含两个主要阶段：1) 模仿学习阶段：使用行为克隆（Behavioral Cloning）方法，利用基于规则的智能体的演示数据训练多头神经网络。2) 强化学习阶段：使用Q学习方法，在游戏环境中与对手交互，并根据奖励信号更新策略。多头神经网络包含共享的特征提取层和独立的行为克隆与Q学习输出头。

关键创新：关键创新在于将模仿学习和强化学习无缝结合，利用多头神经网络实现知识迁移。模仿学习提供了一个良好的初始化，加速了强化学习的收敛速度，并提高了训练的稳定性。多头网络结构允许模型同时学习模仿策略和优化Q函数，避免了灾难性遗忘。

关键设计：多头神经网络包含共享的卷积特征提取层和两个独立的输出头：一个用于行为克隆，输出动作概率分布；另一个用于Q学习，输出每个动作的Q值。行为克隆的损失函数为交叉熵损失，Q学习的损失函数为均方误差损失。训练过程中，首先使用行为克隆损失进行预训练，然后切换到Q学习损失进行微调。论文还使用了注意力机制来增强特征提取层的表达能力。

📊 实验亮点

实验结果表明，该混合方法在2D射击游戏中取得了显著的性能提升。与纯强化学习方法相比，该方法能够以超过70%的胜率稳定击败基于规则的对手，且训练过程更加稳定，方差更小。纯强化学习方法则表现出高方差和频繁的性能下降，难以达到稳定的高胜率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于游戏AI开发，特别是需要智能体具备快速学习和适应能力的多智能体对抗环境。此外，该混合训练方法也可推广到其他强化学习任务中，例如机器人控制、自动驾驶等，尤其是在缺乏奖励信号或探索空间巨大的场景下，具有重要的应用价值和潜力。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning agents in complex game environments often suffer from sparse rewards, training instability, and poor sample efficiency. This paper presents a hybrid training approach that combines offline imitation learning with online reinforcement learning for a 2D shooter game agent. We implement a multi-head neural network with separate outputs for behavioral cloning and Q-learning, unified by shared feature extraction layers with attention mechanisms. Initial experiments using pure deep Q-Networks exhibited significant instability, with agents frequently reverting to poor policies despite occasional good performance. To address this, we developed a hybrid methodology that begins with behavioral cloning on demonstration data from rule-based agents, then transitions to reinforcement learning. Our hybrid approach achieves consistently above 70% win rate against rule-based opponents, substantially outperforming pure reinforcement learning methods which showed high variance and frequent performance degradation. The multi-head architecture enables effective knowledge transfer between learning modes while maintaining training stability. Results demonstrate that combining demonstration-based initialization with reinforcement learning optimization provides a robust solution for developing game AI agents in complex multi-agent environments where pure exploration proves insufficient.