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龙图腾网获悉网易(杭州)网络有限公司申请的专利一种游戏机器人训练方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115089967B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210488342.7，技术领域涉及：A63F13/55；该发明授权一种游戏机器人训练方法及装置是由胡裕靖;胡志鹏;刘贺;吕唐杰;范长杰设计研发完成，并于2022-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种游戏机器人训练方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种游戏机器人训练方法及装置。所述游戏机器人训练方法，包括：获取待训练的游戏机器人所在游戏局面当前的多组游戏状态信息；对每组所述游戏状态信息进行特征提取处理，获得每组所述游戏状态信息对应的嵌入向量；将所述多组游戏状态信息分别对应的所述嵌入向量进行特征融合处理，获得融合嵌入向量；基于所述融合嵌入向量进行强化学习，获得所述游戏机器人的行为策略；基于所述游戏机器人执行所述行为策略后的执行结果，获取所述游戏机器人的奖励信号；基于所述奖励信号以及所述游戏状态信息，对所述游戏机器人进行训练。采用所述方法，解决了计算机游戏中游戏机器人决策能力较低的问题。

本发明授权一种游戏机器人训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种游戏机器人训练方法，其特征在于，包括： 获取待训练的游戏机器人所在游戏局面当前的多组游戏状态信息； 对每组所述游戏状态信息进行特征提取处理，获得每组所述游戏状态信息对应的嵌入向量；其中，所述每组所述游戏状态信息对应的嵌入向量，通过每组所述游戏状态信息对应的第一多层感知器获取； 将所述多组游戏状态信息分别对应的所述嵌入向量进行特征融合处理，获得融合嵌入向量； 基于所述融合嵌入向量进行强化学习，获得所述游戏机器人的行为策略； 基于所述游戏机器人执行所述行为策略后的执行结果，获取所述游戏机器人的奖励信号； 基于所述奖励信号以及所述游戏状态信息，对所述游戏机器人进行训练； 其中，所述方法还包括：若所述游戏状态信息的维度变大，则增加与所述游戏状态信息对应的第一多层感知器的输入层神经元数量，并建立增加的神经元与所述第一多层感知器的隐藏层神经元之间的连接，设定新增参数的初始权重，在训练过的游戏机器人的已有参数基础上训练所述游戏机器人；所述输入层神经元用于接收向所述第一多层感知器输入的游戏状态信息。

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