1.游戏简介
符号A为 AI Agent。
符号@为金币，AI Agent需要尽可能的接取。
符号* 为炸弹，AI Agent需要尽可能的躲避。
游戏下方一组数字含义如下：
Bomb hit: 代表目前AI Agent所接取的炸弹数。
Coin hit: 代表目前AI Agent所接取的金币数。
Iteration：代表游戏已经进行的帧数，案例正常游玩视频，250ms一帧。高速状态下帧频未知。
Game Play：每帧会随机产生一个炸弹和一个金币，或者只产生一个炸弹或金币。每帧AI agent可以行动一次， 以及所有的炸弹和金币下降一格。
当金币和炸弹到最后一格时会自动消失，此时不在参与AI Agent碰撞。
2.游戏展示
左为AI高速学习视频，右为AI正常游玩视频
3.实现原理
学习种类: 增强学习又称强化学习
学习细节：Q算法 + 值函数线性（参数）逼近，如果您还不知啥么是q算法，啥么是值函数，啥么又是线性参数逼近。那么我推荐您先看看一下资源。
A Painless Q-learning Tutorial (一个 Q-learning 算法的简明教程)
然后，我来给你讲讲什么是线性参数逼近。我们由浅入深，先探讨一下向量。在2维空间中，我们可以用两个正交的二维基向量i,j来任意二维向量v。写作v = x*i+y*j; 我们只需调整x，y，也就是调整基向量的权重参数，就可以表示不同的向量。同理，N维空间，我们也可以用N个正交的N维基向量表示任意N维向量。那么需要调整的权重也会相应的增加到N个。 回到函数的问题，我们是否可以用类似的方式，用N个基函数的和来表示一个复合函数，并且通过修改每个函数的权重参数来表示不同的复合函数。很明显，答案是可以的。 那么现在的问题是如何调整这些权重，使它表达的复合函数更接近我的目标函数？
进一步对于强化学习来说，我们不知道目标函数的具体样子。我们通过不断的实验得知函数的输入输出模式为 in:a0 out:b0； in:a1 out:b1.......
所以我们要建立一个函数f，使其的输入输出与我们的目标函数的输入输出匹配即可。完美的匹配所有输入输出怕是找不到，退而求其次，我们去寻找平均情况下最好的匹配，即允许构造函数f与目标函数t某些输入与输出存在差异，但总体上差距最小。在这里我们使用随机梯度下降。
Q(s, a) = φ(s, a)Tθ （θ是有多个权重构成的向量，我们要不断调整θ, φ(s, a)T则为基函数，返回值为向量 ）
C = 1/2(Q+(s, a) - Q(s, a))2 =1/2 (Q+(s, a) - φ(s, a)Tθ)2
∂C/∂θ = -φ(s, a)(Q+(s, a) - φ(s, a)Tθ).
θ ← θ + β φ(s, a)(Q+(s, a) - Q(s, a)) β为调整步长。
4.游戏内状态编码
Game State:
本文 AI Agent 采取对其上方4*3区域进行二进制编码。0代表空位置，1代表空间被bomb或coin占据。那么4*3区域需要24bit的数据来表示coin 和 bomb，以本文为例，前12位代表bomb后12位代码coin。相同位置的bomb和coin可以同时为0，代表既没有bomb也么有coin，但不能同时为1，即二者不可重叠。
对其进行二进制编码的好处为可以把state抽象成为一个int数值，大大了减少了描述state所需的空间。当然监测区域越大状态空间就越大，那么Agent就越智能。
Game Action:
左移，右移，不动。
Feature base φ(s, a）：
用于描述当前状态特征的基函数，在程序中它不返回一个12维向量，而是增加参数i，代表获取第几个特征，函数输入为状态s和指令a，特征函数φ(s, a，i)的返回值取值范围为 -1，0，1。
φ(s, a)的计算需要使用当前的状态s 和 当下要执行的action。
Feature base Weight θ ：
θ也是12维向量，用以表示feature base中不同元素的权重。
Q value:
Q(s, a) = φ(s, a)Tθ, 这里是向量的点积，乘积的和。
5.具体实现方法
本游戏采用值函数线性参数化逼近，对动作状态值函数Q(s, a)进行线性参数话逼近。值函数近似多用于求解连续状态集或大规模状态集。因为state或action太多无法全部保存，所以需要抽象出一个函数，函数的参数为state和 action ，返回值为其分数。
最后我们的Q值函数可表示为：Q(s, a) = φ(s, a)Tθ，更新权重法则为：θ ← θ + β φ(s, a)(Q+(s, a) - Q(s, a)),
对于本文给出的小游戏，简单的使用随机梯度下降法可以对动作状态值函数进行线性近似。并可以取得较好的效果。
6.代码分享
相关代码，已上传
https://github.com/RonTang/QLearningForAiPlayGame/
需要的同学请自行获取。
7.未来展望&心语
研究机器学习只是笔者的业余爱好，故本文使用的最基本的强化学习算法，如有错误请耐心指正。如果读者想要进一步深入学习，不妨了解一下Google DeepMind的各种DQN，OpenAL刚刚出新的强化学习算法PPO。这些新的强化学习算法从效率和效果都有很大提高。当然，具体研究起来肯定是很复杂的，有兴趣的读者自己去研究吧。
作为一个游戏开发者，在适当的地方使用机器学习是很好的选择。谨记，我们做游戏是为了让玩家开心，不是为了让AI吊打玩家。至于人工智能学者总爱拿游戏做例子，一是为了方便向民间传播研究进度，刷存在感，拉投资。二是某些游戏的状态空间确实比较复杂。比如搞搞围棋，搞搞Dota2，搞搞星际2。