在本文中，我们将在PyTorch中为Chain Reaction[2]游戏从头开始实现DeepMind的AlphaZero[1]。为了使AlphaZero的学习过程更有效，我们还将使用一个相对较新的改进，称为“Playout Cap Randomization”[3]，以及来自[4]的一些其他技术。在训练过程中，将使用并行处理来并行模拟多个游戏，还将通过一些相关的研究论文讨论AlphaZero的未来发展方向。
本文目的不是用AlphaZero构建最好的游戏机器人机器人(因为这需要大量的计算资源)，而是构建一个像样的机器人，至少可以击败随机的Agent，以Chain Reaction游戏为例了解AlphaZero是如何工作的。
本节首先解释Chain Reaction游戏是如何工作的。如果你只是想了解AlphaZero的工作原理，请跳过下一节直接转到AlphaZero部分。
https://avoid.overfit.cn/post/773f735b3f714b8a83bf3f32531510de
标签：Reaction,游戏,Chain,机器人,算法,PyTorch,AlphaZero From： https://www.cnblogs.com/deephub/p/16869689.html