Un giocatore intelligente eterogeneo multi-agente

Un gioco di strategia in tempo reale (RTS) è un gioco contraddittorio in cui i partecipanti posizionano e manovrano unità e strutture sotto il loro controllo per assicurare aree della mappa e/o vincere distruggendo le unità e le strutture dei loro avversari. È possibile addestrare nuove unità e costruire nuove strutture nel corso di una partita con una quantità limitata di risorse presenti nell'ambientazione. A differenza dei giochi avversari comparabili a turni come gli scacchi e il go, gli avversari non aspettano le mosse degli altri, quindi il gioco procede naturalmente con le unità che interagiscono tra loro in tempo reale. Come risultato della natura in tempo reale del gioco, la complessità del gioco aumenta drammaticamente. Negli ultimi anni, c'è stato un crescente interesse per i giochi RTS nella comunità dell'intelligenza artificiale, specialmente dal punto di vista del reinforcement learning, per creare un agente per giocare al gioco RTS, a causa del grande spazio stato-azione del problema. Modellare e implementare un agente di apprendimento efficiente che sia in grado di far fronte al grande spazio di stati è un compito difficile.