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王者荣耀AI觉悟战队算法分析
一、前言
王者荣耀是一款5V5英雄对战推塔类手游，本文主要分析王者峡谷中匹配、排位、巅峰赛等游戏场景应用分析，笔者非职业玩家，王者低星段位，在写本文过程中亦深知对王者峡谷及英雄的很多认识存在不足，本文仅是个人一些简单的游戏思考与心得。
二、阵容选择与英雄属性
（一）AI绝悟战队的本质
AI绝悟战队是依据人工智能（高效快速的收集大量信息、处理信息并遵循一定算法规则作出抉择）下的虚拟智能机器人物团队，在王者峡谷（指普通5V5匹配、排位、巅峰赛等游戏场景，如未特殊标注，下文同义）中，在遵循公平游戏规则的同等条件下，相比于人类战队最大的优势就在于信息收集处理快速，队伍成员所有信息即时共享，所以优势归根结底为：对于计算、时间的理解与运用。但不足之处在于其不如人类战队玩家的灵活多变，不论局势如何变化其总是遵循程序员编写程序下的法则，可能基于那种法则在人类看来不一定是最优选，但对AI战队来说是保证其一定能赢的最大概率下的选择。
如果要真正理解AI战队，有时候不能用人类的惯性思维，而需要从AI战队其仅仅是具有强大的信息收集与处理能力的机器的本质出发，比如作为机器对于时间的理解，无需要考虑生老病死、衣食住行的分配，也不需要考虑一场游戏花费的时间长短，假设一种场:AI战队无法立刻赢，但也可以保证不会立刻输，AI战队可以不考虑时间无限制的拉扯战斗一直玩下去，但人类不可以，除了考虑生理因素和心理因素之外，还有就是人类寿命有限，如果可以作比较的话，那种条件下，人类的时间更有价值。
（二）阵容选择与英雄属性
关于阵容选择，前面分析过一点AI绝悟战队的本质，所以AI觉悟战队的优势在于反应快速，操作精准，所以像后裔这样没有位移、自保能力不强的英雄一般不会被选择，对于AI绝悟战队来说其最大弊端在于其一技能是非定向技能，如果在敌人，敌兵，野怪都存在且在攻击范围之内，容易分摊伤害，达不到消耗或者击杀敌人的目的。所以AI绝悟战队更倾向于选择瞬间爆发伤害高、有位移免疫自保、有控制、可持续消耗之类的英雄，同时AI绝悟战队的团队协作本质也决定了其喜欢报团，只有这样才能让其收益最大化，降低操作失误的损失。AI绝悟战队内部协作的效率要远远高于人类，而选择孙膑（一技能消耗、补伤害，二技能增加移速、技能冷却时间缩短、回血，三技能沉默，利于开团）这样的辅助又可以强化其这种优势。对于打野位和对抗路，其选择英雄时考虑的也主要是清兵快，生存能力强，打野英雄个人打野快不是核心，AI绝悟战队的协作战斗才是核心。
在阵容选择上，AI绝悟战队也会考虑对手所选择的英雄互相克制、当下赛季不同英雄强势版本、职业级对战时胜率较高的英雄等因素，来保证己方阵容的优势。
三、战略与战术
王者峡谷中比赛输赢的判定标准是先于对手推掉敌方水晶，AI绝悟战队在游戏过程中，不同时期、不同形势下，对于清兵线、击杀敌军、打野怪、开龙都是不同的安排，除了协同报团这一原则没有其它绝对一成不变战略战术。
在游戏中，英雄的发育依赖清兵、击杀野怪、开龙、击杀敌军来获得金钱，经验升级买装备的，但是王者荣耀对兵线野怪等收益设定有一定规则，在前中期需要发育的阶段，AI绝悟战队也是遵循游戏规则的情况下同时报团发育，这也是为什么AI绝悟战队不像人类战队那样有1-2经济强势发育的核心，AI绝悟战队在前中期的发育就是利用精准的计算分析能力，在最短的时间内清兵打野，反野，寻找抓单的团战机会，极大的避免英雄清完兵线后无所事事对于时间的浪费，而报团行走意味着被单杀的概率减少，依靠多个英雄协作打出控制链击杀敌军的概率增大。
在没有被敌方围攻逼塔时，AI绝悟战队清兵、清自家野区一般最少两个英雄以此获得最大收益，而在反野、逼塔寻找团战机会时，AI绝悟战队一般是3-4人同时出动，而且4人出动情况居多。在逼塔时，这种战术看着类似人类的4-1分带战术，但又所不同，一方面因为需要遵循程序员设定的规则面对复杂多变的局面不够灵活，同时也因为这种报团战术的设定，让其在计算风险与收益时比较保守，一般在顺风时处理兵线时只选择同时带2路兵线，一般是中上或者中下，不同于人类战队顺风时同时处理好三路兵线，使得在地方三路同时逼塔的概率增加。
利用这一特点或许可以找到战胜AI绝悟战队的可能，当然AI绝悟战队精准的计算和即时的协作能力也使得其在团战、逼塔时的利用操作的暴击、被动等伤害输出要比人类精准、持续、高的多。
最后就是不论是顺风或者逆风形式，人类战队多少都会受到自己或者同伴的影响，而AI绝悟战队没有心理上的负担，也没有状态好坏，AI绝悟战队可一直发挥稳定，只需要遵循特定的游戏规则，按照设定的程序执行命令就行了。
四、出装、铭文、皮肤与技能使用与伤害计算
皮肤一般对战局影响不大，铭文配合特定的出装则是AI绝悟战队需要根据战局形式作出调整的重要参考因素，比如什么时候需要出制裁、吸血、加速、复活、名刀之类的装备。
AI绝悟战队在满金钱条件，买卖、调整装备是一瞬间就可以完成，但对于不同英雄的强势期，想要根据战场形式打出理想的伤害，或者做到理想的防御，AI绝悟战队根据自己的精准计算利用游戏规则对于不同英雄使用不同装备输出和防御有固定的数学模型公式合理出装，人类可以根据游戏经验推理计算自己的伤害量/防御承受能力但是始终不如AI绝悟战队对于相关信息的获取与处理分析的及时。
比如，在游戏中第6分钟这一时刻，游戏双方发生了一场遭遇战，战斗双方在战斗开始前都是血量满状态，所以的技能都可以随时发动，从战斗开始的这一刻，有了视野后，对于AI绝悟战队的所有成员都可以立刻共享对方的即时站位、英雄装备属性、英雄生命值、兵线等相关情况，但是人类对于获得相关信息却需要翻看地方装备栏，敌方英雄在第6分钟这一瞬间的生命值，而且对于相关信息的利用不是即时共享。同时AI绝悟战队在战斗中却可以在尊享游戏公平规则的条件下即时共享相关信息，比如在战斗开始后AI绝悟战队AI001成员对人类战队RL001成员发动了一次有效的技能攻击和一次平A，这种攻击对RL001造成的生命值的伤害及其生命值剩余的数据会立马被即时共享给AI绝悟战队的其他成员，如果这时候不能击杀RL001，那么AI绝悟战队则会安排最近距离单位的英雄发动合适的攻击补足伤害，击杀RL001。在这点上相比于人类战队，为了核心优先发育，如果在前中期能够保证可绝对击杀对手成员时，人类战队会选择“让人头”，AI绝悟战队的“思维模式”却不同，AI绝悟战队则会通过信息分析共享后安排最有可能、最大概率、最高效率、最短时间内有可能击杀到对手的己方成员发动攻击，而且在击杀过程中一般不会有其它成员再次发动技能，造成技能伤害的损失浪费。比如，AI绝悟战队AI001成员在一套输出后无法击杀人类战队RL001成员，这时候AI绝悟战队安排了其AI002成员配合输出击杀人类战队RL001成员，如果这时候人类战队RL001成员的生命值仅剩1000，AI绝悟战队AI002成员使用一技能可以造成1500的生命值伤害，其使用二技能可以造成3000的生命值伤害，在不存在AI绝悟战队AI002成员输出后造成人类战队RL001成员触发名刀效果的可能，AI绝悟战队AI002成员一定不会使用二技能造成，这就是其算法对于AI绝悟战队成员指导的要领和法则之一，精准计算，减少不必要技能释放所造成的浪费。结束战斗后，AI绝悟战队又根据战场形势（兵线情况、英雄生命值、蓝量、野区野怪清理情况，敌我双方在峡谷中的位置等情况）开始新的部署安排。
由于AI绝悟战队超强的信息收集、处理分析能力，理论上在战斗中AI绝悟战队可做到对双方英雄属性技能（一、二、三技能）、英雄自选技能（闪现、惩击等）、装备自带效果（救赎之翼，奔狼纹章、复活甲、名刀）的使用冷却情况，英雄暴击、被动触发效果等随时及时共享，这样信息在战场的不同位置，对于接下来的部署都可以做到更为科学，精确的利用。
五、生存、走位
被抓单时的守塔清线、单带，很考验英雄的生存能力，一般高水平的操作者，在对抗路都喜欢选择有位移技能/可以触发位移技能的英雄。AI绝悟战队的走位应该是利用三维坐标系来实现定位、指导走位的。把峡谷看成立体三维空间，平面定位利用横纵坐标把峡谷划分成一定标准的足够精准网格单元，再把计算出跨越一个网格单元长度的所需要的时间，不论是直线还是曲线的长度可以微积分公式计算，再以路程时间速度公式计算出相对位移所需要的时间。就这样可以完成对于单个英雄指定位移路段的计算与控制，即使考虑英雄的加速效果，改变公式相关变量计算的原理是一样的。
对于多个英雄位置的同时规划，AI绝悟战队一直是报团协同作战，在遇到需要集结情况时，相关的计算依旧适用，但同时在没有视野坦克、辅助等英雄需要互相配合先探视野，以保证输出的安全。王者峡谷中在战斗的前、中、后不同时期，AI绝悟战队可以利用之前大量的职业级、王者高段位数据分析计算不同草丛蹲人埋伏的数据，同时结合战斗中敌方英雄已知视野、兵线情况、野怪、开龙、未知视野的英雄最后一刻的位置推算其当下的位置。这种方法之所以适用就是因为，高端局节奏快团战机会多，每个英雄位置暴露的频率高，所以短时间内有可能推测出敌方英雄所在的大概区域。
六、计算、时间
最后再强调一下AI绝悟战队的优势：对于计算、时间的理解与运用，强大的计算分析能力让AI绝悟战队在没有视野时从概率学角度可以分析到敌军位置以及敌军在干嘛，同时对于操作上AI绝悟战队输出伤害的定向精准，补伤害也及时，而在时间上，AI绝悟战队可以记忆分析敌军技能使用冷却情况选择出击、计算走位（如，在敌人技能冷却前夕通过走位离开敌方技能攻击范围，扛塔时机对于敌方防御塔对自己的伤害量计算等等），以期获得最大收益的效果。
谁一直在研究如何使用人工智能打王者荣耀？
如果让人工智能来打王者荣耀，应该选择什么样的英雄？近日，匹茨堡大学和腾讯 AI Lab 提交的论文给了我们答案：狄仁杰。在该研究中，人们尝试了 AlphaGo Zero 中出现的蒙特卡洛树搜索（MCTS）等技术，并取得了不错的效果。
对于研究者而言，游戏是完美的 AI 训练环境，教会人工智能打各种电子游戏一直是很多人努力的目标。在开发 AlphaGo 并在围棋上战胜人类顶尖选手之后，DeepMind 正与暴雪合作开展星际争霸 2 的人工智能研究。去年 8 月，OpenAI 的人工智能也曾在 Dota 2 上用人工智能打败了职业玩家。那么手机上流行的多人在线战术竞技游戏（MOBA 游戏）《王者荣耀》呢？腾讯 AI Lab 自去年起一直在向外界透露正在进行这样的研究。最近，匹茨堡大学、腾讯 AI Lab 等机构提交到 ICML 2018 大会的一篇论文揭开了王者荣耀 AI 研究的面纱。
本文中，我们将通过论文简要介绍该研究背后的技术，以及人工智能在王者荣耀中目前的能力。
2006 年 Remi Coulom 首次介绍了蒙特卡洛树搜索（MCTS），2012 年 Browne 等人在论文中对其进行了详细介绍。近年来 MCTS 因其在游戏 AI 领域的成功引起了广泛关注，在 AlphaGo 出现时关注度到达顶峰（Silver et al., 2016）。假设给出初始状态（或决策树的根节点），那么 MCTS 致力于迭代地构建与给定马尔可夫决策过程（MDP）相关的决策树，以便注意力被集中在状态空间的「重要」区域。MCTS 背后的概念是如果给出大概的状态或动作值估计，则只需要在具备高估计值的状态和动作方向扩展决策树。为此，MCTS 在树到达一定深度时，利用子节点鉴别器（策略函数（Chaslot et al., 2006）rollout、价值函数评估（Campbell et al., 2002; Enzenberger, 2004），或二者的混合（Silver et al., 2016））的指引，生成对下游值的估计。然后将来自子节点的信息反向传播回树。
MCTS 的性能严重依赖策略／值逼近结果的质量（Gelly Silver, 2007），同时
南京hero久竞成员有哪些？
Hero久竞是一支王者荣耀职业战队，2017年10月成立于上海。2020年，Hero久竞战队正式将主场搬迁至南京，并更名为“南京Hero久竞“，成为代表城市的职业电竞队伍。
王者荣耀南京Hero久竞战队现役6位成员：
1、游戏ID：南京Hero.尘夏
姓名：王庆
2、游戏ID：南京Hero.久凡
姓名：沈一凡
3、游戏ID：南京Hero.久酷
姓名：王滔
4、游戏ID：南京Hero.清融
姓名：黄垚钦
5、游戏ID：南京Hero.无畏
姓名：杨涛
6、游戏ID：南京Hero.星痕
姓名：王刻勤
南京Hero久竞
Hero久竞是一支王者荣耀职业战队，2017年10月成立于上海，2018年1月升入KPL 。2018年9月29日，常奥体育（江苏常奥体育发展有限公司）宣布收购2018年KPL王者荣耀职业联赛春季赛冠军战队Hero久竞。
2018年，Hero久竞依次获得KPL春季赛总冠军 ，2018KPL年秋季赛总冠军，年度最佳俱乐部 。2018年，Hero久竞获得首届王者荣耀冬季冠军杯总冠军 。2021年1月，Hero久竞获得2020年王者荣耀冬季冠军杯总冠军 ，同年获得2021KPL春季赛总冠军 。
2020年，Hero久竞战队正式将主场搬迁至南京，并更名为“南京Hero久竞”，成为代表城市的职业电竞队伍。
2021年1月23日，2020王者荣耀冬季冠军杯总决赛，南京Hero久竞4：1击败深圳DYG战队，夺得了队史上第四个冠军。
理因素和心理因素之外，还有就是人类寿命有限，如果可以作比较的话，那种条件下，人类的时间更有价值。 （二）阵容选择与英雄属性 关于阵容选择，前面分析过一点AI绝悟战队的本质，所以AI觉悟战队的优势在于反应快速，操作精准，所以像后裔这样没有位移、自保能力不强的英雄一
后不同时期，AI绝悟战队可以利用之前大量的职业级、王者高段位数据分析计算不同草丛蹲人埋伏的数据，同时结合战斗中敌方英雄已知视野、兵线情况、野怪、开龙、未知视野的英雄最后一刻的位置推算其当下的位置。这种方法之所以适用