1. 本选题研究的目的及意义
人工智能是计算机科学的一个重要分支，旨在使计算机系统能够像人类一样思考和行动。
近年来，随着计算能力的提升和数据量的爆炸式增长，人工智能技术取得了突飞猛进的发展，并在各个领域展现出巨大的应用潜力。
游戏AI作为人工智能的重要应用领域之一，一直受到学术界和工业界的广泛关注。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着人工智能技术的快速发展，游戏AI的研究也取得了显著的进步。
研究者们尝试将各种人工智能技术应用于游戏AI的设计中，其中强化学习作为一种重要的机器学习方法，在游戏AI领域展现出巨大的潜力。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容包括以下几个方面：
1.强化学习算法研究：深入研究常用的强化学习算法，如Q-learning、SARSA、DQN等，分析其原理、优缺点以及适用场景，为吃豆人游戏AI的设计选择合适的算法提供理论依据。
2.吃豆人游戏AI设计：游戏状态空间表示：针对吃豆人游戏的特点，设计合理的状态空间表示方法，将游戏场景信息抽象成AI可以理解和处理的数据形式，为后续的决策过程提供基础。
奖励函数设计：设计科学合理的奖励函数，引导AI学习正确的游戏策略，例如吃豆获得奖励、吃大力丸获得额外奖励、被幽灵抓到则受到惩罚等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验研究方法，结合理论分析和模拟实验，设计并实现基于强化学习的吃豆人游戏AI，并对其性能进行评估。
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解强化学习、游戏AI等领域的最新研究进展，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.系统设计阶段：根据吃豆人游戏的特点，设计基于强化学习的AI系统架构，包括状态空间表示、奖励函数设计、动作空间设计等，并选择合适的强化学习算法。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对吃豆人游戏的特点，设计合理的状态空间表示方法、奖励函数设计策略以及动作空间设计方案，提高AI的学习效率和游戏性能。
2.探索不同的强化学习算法在吃豆人游戏AI设计中的应用，并根据游戏环境的特点对算法进行改进，以提升AI的决策能力。
3.通过实验对比分析不同强化学习算法以及改进策略对AI性能的影响，为吃豆人游戏AI的设计提供参考依据。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘建伟,郭茂祖,李龙澍,等. 基于深度强化学习的智能体导航路径规划研究进展[J]. 软件学报, 2021, 32(9): 2807-2832.
[2] 余文,郑博文,赵天奇,等. 基于深度强化学习的移动机器人导航技术研究综述[J]. 机器人, 2022, 44(3): 371-384.
[3] 邓志强,王超,黄鼎隆,等. 基于改进深度强化学习的未知环境下机器人路径规划[J]. 控制与决策, 2021, 36(9): 2105-2112.
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