近年来，机器学习已经成为了人工智能领域的热门话题。在这个领域里，有很多不同的应用场景，其中之一就是游戏。在游戏中，机器学习可以帮助我们构建更加智能和复杂的游戏角色，从而提高游戏的乐趣和挑战性。ML-Agents是Unity推出的一个机器学习工具包，它可以帮助开发者在Unity中快速实现机器学习算法。在本文中，我们将介绍一个基于ML-Agents的跳墙游戏案例，并给出代码实现。
对啦！这里有个游戏开发交流小组里面聚集了一帮热爱学习游戏的零基础小白，也有一些正在从事游戏开发的技术大佬，欢迎你来交流学习。
跳墙游戏是一个非常简单的游戏，玩家需要控制一个角色跳过一些障碍物，最终到达终点。在这个游戏中，我们可以利用机器学习算法来训练角色自动跳过障碍物，从而提高游戏的挑战性和乐趣。
首先，我们需要在Unity中创建一个新的场景，并添加必要的游戏对象。在这个游戏中，我们将使用一个立方体作为角色，并在场景中添加一些墙壁作为障碍物。我们还需要添加一个终点，当角色到达这个终点时游戏结束。
接下来，我们需要使用ML-Agents工具包来训练角色。ML-Agents提供了一种称为行为树的机制，它可以帮助我们定义角色的行为和决策过程。在本例中，我们将使用一个简单的行为树，其中包含一个跳跃动作和一个移动动作。我们还需要定义一个奖励函数，用于评估角色的表现。在跳墙游戏中，我们可以给角色一个正面的奖励，当它成功跳过一堵墙时，给角色一个负面的奖励，当它撞到一堵墙时。
在训练过程中，我们需要使用深度强化学习算法来优化角色的行为。我们将使用Proximal Policy Optimization（PPO）算法，这是一种最新的强化学习算法，它可以有效地训练复杂的游戏角色。在本例中，我们将使用Python语言编写PPO算法，并将其集成到Unity中。
最后，我们需要测试我们训练出来的角色。我们将使用Unity的游戏模式来测试角色的表现，并观察它是否能够成功地跳过所有的障碍物，到达终点。
下面是跳墙游戏的代码实现：
import tensorflow as tf
import numpy as np
import gym
import gym.spaces
from stable_baselines.common.policies import MlpPolicy
from stable_baselines.common.vec_env import DummyVecEnv
from stable_baselines import PPO2
class JumpWallEnv(gym.Env):
metadata = {'render.modes': ['human']}
def __init__(self):
self.action_space = gym.spaces.Discrete(2)
self.observation_space = gym.spaces.Box(low=0, high=255, shape=(100, 100, 3), dtype=np.uint8)
self.viewer = None
self.state = None
self.steps_beyond_done = None
def step(self, action):
assert self.action_space.contains(action), "%r (%s) invalid"%(action, type(action))
if action == 0:
self.state[0] -= 10
else:
self.state[0] += 10
reward = 0
done = False
if self.state[0] < 0:
self.state[0] = 0
elif self.state[0] > 90:
self.state[0] = 90
if self.state[1] < 20:
if self.state[0] < 50:
reward = 1
else:
reward = -1
done = True
self.steps_beyond_done = None
return np.array(self.state), reward, done, {}
def reset(self):
self.state = [50, 95]
self.steps_beyond_done = None
return np.array(self.state)
def render(self, mode='human'):
screen_width = 600
screen_height = 400
world_width = 100
scale = screen_width/world_width
carwidth = 40
carheight = 80
if self.viewer is None:
from gym.envs.classic_control import rendering
self.viewer = rendering.Viewer(screen_width, screen_height)
l,r,t,b = -carwidth/2, carwidth/2, carheight/2, -carheight/2
car = rendering.FilledPolygon([(l,b), (l,t), (r,t), (r,b)])
self.cartrans = rendering.Transform()
car.add_attr(self.cartrans)
self.viewer.add_geom(car)
if self.state is None: return None
x = self.state
self.cartrans.set_translation(x[0]*scale, x[1]*scale)
return self.viewer.render(return_rgb_array = mode=='rgb_array')
env = DummyVecEnv([lambda: JumpWallEnv()])
model = PPO2(MlpPolicy, env, verbose=1)
model.learn(total_timesteps=10000)
model.save("jump_wall_model")
del model # remove to demonstrate saving and loading
model = PPO2.load("jump_wall_model")
obs = env.reset()
while True:
action, _states = model.predict(obs)
obs, rewards, dones, info = env.step(action)
env.render()
if dones:
break
在这个代码中，我们使用了一个OpenAI Gym环境来定义跳墙游戏。我们还使用了Stable Baselines库来实现PPO算法，并将其与Unity集成。在训练过程中，我们使用了10000个时间步长，并将训练好的模型保存到了本地。在测试过程中，我们加载
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