庙算兵棋推演AI开发初探（2-编写策略（上））

开始研读step()函数的编写方法。

这个是图灵网提供了一些基础的ai代码下载（浏览需要注册，下载需要审批）。

AI开发中心-人机对抗智能 (ia.ac.cn)http://turingai.ia.ac.cn/ai_center/show

一、代码研读(BaseAgent类)

1.step函数

这段代码定义了一个 step 方法,用于根据当前的游戏状态生成行动,并返回一个包含所有行动的列表。

这是社区开发版的step函数代码，还是在注释中写解读。

step函数是RL(强化学习)环境中的一个基本方法，用于在环境中执行一个步骤，并返回相应的观察、奖励和是否结束的布尔值。在这个函数中，self表示当前环境对象，observation是一个字典，包含了当前环境的观察状态。

函数的目的是根据当前的观察状态，生成一个动作，然后将这个动作应用到环境中，得到一个新的观察状态、奖励和是否结束。最后，函数返回这些值。

函数step，主要是部署阶段管部署，其他阶段找活着的、属于自己的、能使用的行动来执行

    def step(self, observation: dict):
 
        # 暂存一些信息

        #通信相关信息，communication里面找200,201的type的指令？

        #初始化返回值
        total_actions = []

        # observation.time.stage==1-部署阶段
        # 特殊处理，将"sub_type"是人员2 / 无人战车4 /发射指令
        if observation["time"]["stage"] == 1:
            actions = []
            for item in observation["operators"]:
                if item["obj_id"] in self.controllable_ops:
                    operator = item
                    if operator["sub_type"] == 2 or operator["sub_type"] == 4:
                        actions.append(
                            {
                                "actor": self.seat,
                                "obj_id": operator["obj_id"],
                                "type": 303,
                                "target_obj_id": operator["launcher"],
                            }
                        )
            actions.append({
                "actor": self.seat,
                "type": 333
            })
            return actions



        #这里不再是部署阶段了
        #这行代码的目的是遍历 observation["valid_actions"] 字典中的每个键值对，
        #并将键（obj_id）和值（valid_actions）分别赋值给变量 obj_id 和 valid_actions。
        
        #找活着的算子
        for obj_id, valid_actions in observation["valid_actions"].items():
            #找属于自己的算子
            if obj_id not in self.controllable_ops:
                continue
            #找到能用的行动类型
            for (
                action_type
            ) in self.priority:  # 'dict' is order-preserving since Python 3.6
                if action_type not in valid_actions:
                    continue
                #====找到基于类型的动作生成方法！要改的就是这里的函数====
                gen_action = self.priority[action_type]
                action = gen_action(obj_id, valid_actions[action_type])
                if action:
                    total_actions.append(action)
                    break  # one action per bop at a time
        return total_actions

1）python语言知识

相对于C的结构体，这里的引用方式大概是这样的：

if observation["time"]["stage"] == 1:

转换为C语言的写法

if (observation.time.stage == 1)

代码里大量的使用字典代替结构体定义，这个看懂了会很有用。

1-字典

observation: dict

声明observation是一个字典

使用方括号[]来获取值，例如my_dict['key']。

2-列表

total_actions.append(action)

看起来代码这里一般用来当作队列使用

3-元组

代码里几乎没有用到

2）传入的参数

1-态势( `observation`)定义

它接受一个字典类型的参数 observation,表示当前的游戏状态、环境信息或玩家信息等。

以下是态势( observation)最外层的数据结构以及他们代表的含义。

obs = {
    "actions": list, # 上一步接收到的动作
    "cities": [], # 各个夺控点的信息
    "communication": [], # 通信相关信息
    "jm_points": [], # 间瞄点信息
    "judge_info": [], # 裁决信息
    "landmarks": {}, # 地标信息，雷场，路障
    "operators": [], # 算子信息
    "passengers": [], # 乘员信息
    "role_and_grouping_info": {}, # 玩家信息和编组信息
    "scenario_id": 0, # 想定ID
    "scores": {}, # 分数
    "terrain_id": 0, # 地图id
    "time": {}, # 时间信息
    "valid_actions": {} # 当前态势下的可做动作信息
}

再下一层的定义在链接的4.1.1开始有说明

《庙算陆战指挥官》兵棋推演平台AI开发指南 (yuque.com)

2-态势说明

将 observation 赋值给 self.observation,以便在后续步骤中使用。

State一般代表环境当前的所有状态。Observation一般情况下代表对于某个智能体可观测的态势。Observation是State的子集。

TrainEnv的step函数返回的state，表示当前环境的所有状态合集。状态合集有红方蓝方绿方态势组成：state[0]代表的是红方态势，state[1]代表的是蓝方态势,state[-1]代表的是绿方态势。

AI代码的step函数接受的参数是就是态势observation，它封装了当前时间，此AI能观测到的所有盘面信息，包括算子信息、裁决信息等。以下是态势最外层的数据结构以及他们代表的含义。