在现代格斗游戏中，AI对手的智能水平直接影响玩家的游戏体验。为了创造更具挑战性和真实感的对战环境，开发者们不断探索先进的算法来提升AI的反应和反击策略。其中，PPO（Proximal Policy Optimization）算法因其高效和稳定的特点，在格斗游戏AI的改进中展现出了巨大潜力。
PPO算法是一种基于策略的强化学习算法，它通过迭代更新策略网络来最大化累积奖励。与TRPO（Trust Region Policy Optimization）算法类似，PPO也通过限制策略更新幅度来确保算法的稳定性。不同的是，PPO采用了更为简洁的剪枝操作来控制更新幅度，从而提高了计算效率和收敛速度。
在格斗游戏中，AI的反应速度和对玩家动作的预判能力是衡量其智能水平的重要指标。通过PPO算法，可以训练AI学会在极短的时间内对玩家的动作做出准确反应，并预测玩家的下一步行动。
具体来说，首先将格斗游戏的对战过程建模为一个马尔可夫决策过程（MDP），其中状态空间包括玩家和AI的位置、动作、生命值等信息，动作空间则包含AI可以采取的所有动作（如攻击、防御、移动等）。然后，使用PPO算法训练一个策略网络，该网络能够根据当前状态输出AI的最优动作。
在训练过程中，采用自对弈（self-play）的方式来生成训练数据。即让AI与AI之间进行对战，并将对战结果作为奖励信号来更新策略网络。通过这种方式，AI可以不断学习和提升自己的反应速度和预判能力。
除了反应速度外，反击策略也是格斗游戏AI智能水平的重要组成部分。通过PPO算法，可以训练AI学会在合适的时机进行反击，从而有效打击玩家并占据对战优势。
为了实现这一目标，在奖励函数中加入了与反击相关的奖励项。例如，当AI成功在玩家攻击后的一段时间内进行反击时，给予AI额外的奖励。通过这种方式，AI可以学会识别玩家的攻击模式，并在合适的时机进行反击。
此外，还采用了多目标优化的方法来进一步提升AI的反击策略。即除了最大化累积奖励外，还要求AI在反击时保持一定的生命值，以确保其在长期对战中的稳定性。
通过大量的实验验证，发现采用PPO算法训练的格斗游戏AI在反应速度和反击策略上均取得了显著的提升。在与人类玩家的对战中，AI能够展现出更加灵活和智能的打法，从而提高了游戏的可玩性和挑战性。
以下是一个简化的PPO算法伪代码示例：
initialize policy network πθ and value network Vφ
for iteration = 1, 2, ... do
collect set of trajectories D by running policy πθ in the environment
compute rewards-to-go Rt and advantage estimates Ât
perform multiple epochs of minibatch updates on D using stochastic gradient ascent:
for epoch = 1, 2, ..., K do
for each minibatch B ⊆ D do
compute ratio rt(θ) = πθ(at|st) / πθ_old(at|st)
compute surrogate loss LCLIP(θ) = 𝔼[min(rt(θ)Ât, clip(rt(θ), 1 - ε, 1 + ε)Ât)]
compute value loss LVF(φ) = (Vφ(st) - Rt)2
compute total loss Lt(θ, φ) = LCLIP(θ) - c1LVF(φ) + c2S[πθ](entropy bonus)
update θ and φ using stochastic gradient descent on Lt(θ, φ)
end for
end for
上述伪代码展示了PPO算法的核心步骤，包括收集轨迹、计算奖励和优势估计、以及通过多个epoch的minibatch更新来优化策略网络和值网络。
通过PPO算法，可以有效地改进格斗游戏AI的反应与反击策略，提升其智能水平和游戏体验。未来，将继续探索更多先进的算法和技术，以进一步推动格斗游戏AI的发展。