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丽都国际娱乐场·TA的电脑游戏“玩”的比人类6!天津大学这项研究获顶会最佳论文奖

时间:2020-01-10 17:27:33 来源:南东门户网站

丽都国际娱乐场·TA的电脑游戏“玩”的比人类6!天津大学这项研究获顶会最佳论文奖

丽都国际娱乐场,天津大学

天大团队提出强化学习自动发现游戏bug

荣获顶会最佳论文

近日,天津大学智能与计算学部孟昭鹏教授、郝建业副教授团队, 同网易伏羲人工智能实验室、ntu合作完成ase 2019 论文《wuji: automatic online combat game testing using evolutionary deep reinforcement learning》。该工作发表在软件工程领域顶级会议34th ieee/acm international conference on automated software engineering (ase 2019),并荣获ase 2019最佳论文奖(distinguished paper award)。

该论文主要融合了进化算法与深度强化学习算法,从多目标优化的角度,旨在解决大规模商业游戏的自动化智能测试问题。长久以来,游戏测试一直被认为是一项极具挑战性的任务。在工业界,游戏测试一般使用脚本测试以及手动测试相结合的形式。时至今日,自动化游戏测试的研究仍然处于初级阶段,一个主要原因是玩游戏本身是一个持续决策的过程,而游戏缺陷(bug)往往隐藏的较深,只有当某些困难的中间任务完成后,才有可能被触发,这就要求游戏测试算法拥有类人的智能。

近年来,深度强化学习算法(drl)取得的非凡的成功,特别在游戏控制领域,甚至表现出了超越人类的智能,这为推进自动化游戏测试提供了启示。然而,既有的drl算法主要关注如何赢得游戏,而不是游戏测试,导致其可能无法广泛地覆盖需要测试的分支场景。

为此,该论文首次实时游戏测试框架wuji,通过融合了进化算法,drl算法和多目标优化机制,实现了智能的自动化游戏测试。并针对四款网易游戏产品中的1349个真实bug进行深入分析,使用一个仿真游戏和两个大型商业游戏对wuji算法效果进行了大规模评估,结果证明了wuji在探索游戏状态空间方面以及检测bug方面的有效性。此外,wuji算法还检测到了游戏中先前从未被发现过的漏洞,进一步论证了算法的有效性。

wuji - 基于多目标优化的进化强化学习框架

实验结果

研究人员在仿真迷宫环境(block maze)和网易游戏《倩女幽魂》(l10)与《逆水寒》(nsh)上分别进行了实验,实验结果证明了wuji在探索游戏状态空间方面以及检测bug方面的有效性,还发现了现未知的漏洞。

内容提供 / 智能与计算学部

今日小编/ 朱婉嘉 王利丹 林桢熠

底图设计 / 王旺

责任编辑 / 伊力夏提 覃晓露

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