火焰纹章中的镜像模式：通过模仿与强化学习以玩家之道还治玩家之身
人工智能
2025-12-16 v1 计算机科学与博弈论
机器学习
摘要
回合制游戏中的敌方策略应当令人惊讶且不可预测。本研究引入了镜像模式（Mirror Mode），一种新型游戏模式，其中敌方 AI 模仿玩家的个人策略，以挑战玩家不断改变其游戏方式。我们使用 Unity 构建了任天堂策略视频游戏《火焰纹章 Heroes》的简化版本，包含标准模式和镜像模式。第一组实验利用强化学习和模仿学习寻找适合模仿玩家演示的合适模型：结合生成对抗模仿学习（GAIL）、行为克隆和近端策略优化（PPO）。第二组实验通过玩家测试评估构建的模型，模型在参与者提供的演示上进行训练。参与者的游戏表现表明模型在防御行为上模仿良好，但在进攻策略上不佳。参与者调查表明他们识别出了自己的撤退策略，且镜像模式总体上带来了更高的玩家满意度。进一步优化模型可能提高模仿质量并增加玩家满意度，尤其是在玩家面对自身策略时。完整代码和调查结果存储于：https://github.com/YannaSmid/MirrorMode
引用
@article{arxiv.2512.11902,
title = {Mirror Mode in Fire Emblem: Beating Players at their own Game with Imitation and Reinforcement Learning},
author = {Yanna Elizabeth Smid and Peter van der Putten and Aske Plaat},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.11902},
year = {2025}
}