摘要
随着人工智能技术的发展，游戏AI的智能水平不断提升。
作为经典的对抗游戏，坦克大战融合了策略规划、路径搜索、目标决策等多种游戏元素，为研究游戏AI提供了理想环境。
强化学习作为一种重要的机器学习方法，在游戏AI领域展现出巨大潜力。
本文首先介绍了坦克大战游戏和强化学习的基本概念，并回顾了强化学习在游戏AI领域的研究现状，包括经典游戏策略、强化学习算法分类以及游戏AI设计相关技术。
接着，本文重点阐述了基于强化学习的坦克大战对弈策略设计与实现，包括系统架构设计、游戏环境建模、强化学习算法选择、状态空间、动作空间和奖励函数设计、训练数据收集、模型训练算法实现以及超参数调整与优化等关键技术。
最后，本文总结了基于强化学习的坦克大战对弈策略研究的成果，并展望了未来的研究方向。
关键词：强化学习；坦克大战；游戏AI；对弈策略；深度学习
#1.1坦克大战游戏坦克大战是一款经典的街机游戏，玩家需要控制自己的坦克，在战场上与敌方坦克进行战斗，最终目标是摧毁所有敌方坦克并保护自己的基地。
该游戏简单易懂，但同时又具备一定的策略性和操作性，因此成为人工智能领域研究游戏AI的热门选择。
#1.2强化学习强化学习是一种机器学习方法，其目标是通过与环境交互学习最优策略，以获得最大化的累积奖励。
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