摘要
随着人工智能技术的飞速发展，游戏AI作为其中一个重要分支，近年来取得了显著的进展。
强化学习作为一种重要的机器学习方法，在游戏AI领域展现出巨大潜力。
本文将重点探讨基于强化学习的坦克大战对弈策略设计与实现，首先介绍强化学习的基本概念、常用算法以及坦克大战游戏规则，接着分析现有研究，包括状态空间表示、动作空间设计、奖励函数设计以及算法选择与改进等方面，并对不同方法进行比较和评价。
最后，展望基于强化学习的坦克大战对弈策略的未来发展趋势，指出其面临的挑战和机遇。
关键词：强化学习；游戏AI；坦克大战；对弈策略；深度学习
近年来，随着人工智能（AI）技术的飞速发展，游戏AI的研究也取得了长足进步。
作为机器学习的一个重要分支，强化学习（ReinforcementLearning，RL）在游戏AI领域展现出巨大潜力，成为研究热点。
AlphaGo、AlphaStar等基于强化学习的AI程序相继战胜人类顶尖玩家，标志着强化学习在游戏AI领域取得突破性进展。
坦克大战是一款经典的电子游戏，其规则简单易懂，但对局过程充满策略性和挑战性，为强化学习研究提供了理想环境。
基于强化学习的坦克大战对弈策略设计旨在利用强化学习算法训练智能体，使其在游戏中学习并掌握有效的策略，最终战胜人类玩家或其他AI。
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