尽管Flappy Bird这个游戏已经在App Store下架，但是网络上还流行着许多山寨应用，比如Flappy Bird Typing Tutor和Flappy Math Saga。在玩了几分钟这个游戏后，我看到了一个检验自己机器学习技巧的实践机会——让小鸟学会如何自己来玩游戏，而这个视频也证明了经过良好训练的Flappy Bird基本上已经可以完全障碍。
开始时我的选择是Android应用，计划使用Monekyrunner来获取画面和点击命令，然而Monekyrunner 1到2秒的画面捕捉时间完全满足不了我的最低需求。随后，我发现了@mrspeaker的游戏引擎、Omega500以及用于typing的Flappy Bird版本，这些都非常适合我们的用例，于是我就果断拆掉了它的typing组件并添加了一些Q Learning代码。
这里有一些基本规则：智能体，也就是这里的Flappy Bird，在某个状态下总会执行一个特定的动作，而在状态发生改变后会得到相应的励。基于情况的不同，有许多不同的变体会被使用，比如：Policy Iteration、Value Iteration、Q Learning。
在这里一共设计了3个参数：1，小鸟与低管道的垂直距离;2，小鸟与下一个管道出口的水平距离;3，小鸟是否死亡。
第一步，观察Flappy Bird所处的状态，并执行可以最大化预期励的操作。让游戏引擎执行“tick”操作，随之Flappy Bird进入下一个状态s’。
第三步，通过Q Learning规则来修改Q数组。Alpha的值被设置成0.7，因为我们需要一个确定的状态，也让学习的可能最大化;同时，Y和lambda都被设置成了1。
初步训练成功大约花了6-7个小时(得分150+)，学习速度通过使用更多的例子来提升，最后将它们的经验贡献给同一个数组。另一个提升学习途径的方式是输入更好的学习数据。更多代码详情可见FlappyBirdRL GitHub页面。
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