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Python

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設計一個可以自動玩onebit adventure的ai程式 DQN.py：實作 Dueling Deep Q-Network (DQN) 的智能體，包含網路架構、經驗回放、訓練流程與 epsilon-greedy 策略。 virtual.py：自訂的虛擬環境，採用 12x11 的網格地圖，地圖中有主角（Hero）、目標（Target）與障礙物，Hero 可透過上下左右移動，並根據行為獲得獎勵或懲罰。 test.py：測試模組，用於載入訓練好的模型，讓智能體在環境中實際操作，並輸出地圖與分數。 ? 設計目的 建立一個簡單可控的 模擬環境，讓智能體能透過嘗試錯誤學習移動與達成目標。 應用 深度強化學習 (Deep Reinforcement Learning) 技術，驗證 DQN 在自訂遊戲環境中的表現。 分離環境 (virtual.py) 與演算法 (DQN.py)，使系統具備 可擴充性與可維護性。 ? 期望目標 學習效果：希望智能體能學會在地圖中找到並接觸目標，避免不必要的移動或過早結束遊戲。 最佳化策略：透過 Dueling DQN，智能體不只依賴動作價值，也能評估當前狀態的重要性，提升策略穩定性。 驗證系統：利用 test.py 測試已訓練好的模型，觀察 Hero 的決策行為，並評估其在多場遊戲中的平均表現。

指定交件期限, 9/30

沒有預算概念

透過電話或網路進行

沒有

新北市,蘆洲區