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摘要 在深度学习和人工智能领域，强化学习技术的应用正不断推动着机器智能的边界。超级马里奥（Super Mario）作为一款经典的电子游戏，因其复杂的动态环境和多样化的游戏任务，成为深度强化学习的重要测试平台。本文以A3C（Asynchronous Advantage Actor-Crit…源码地址见文末
摘要
在深度学习和人工智能领域，强化学习技术的应用正不断推动着机器智能的边界。超级马里奥（Super Mario）作为一款经典的电子游戏，因其复杂的动态环境和多样化的游戏任务，成为深度强化学习的重要测试平台。本文以A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）算法为核心，探讨其在超级马里奥游戏中的应用。通过理论分析和实战验证，展示A3C算法在解决游戏复杂性、实现智能决策方面的优势与挑战。
1.引言
随着人工智能技术的飞速发展，强化学习作为机器智能研究中的重要分支，在机器人控制、游戏AI以及自动驾驶等领域得到了广泛关注。电子游戏，特别是平台类游戏，因其高维、非线性、动态性等特点，成为强化学习算法验证的理想实验场。 超级马里奥是一款经典的2D横版闯关游戏，玩家需要控制角色完成跳跃、避障、攻击等动作，以通过关卡。由于游戏场景复杂多变且具有不确定性，对智能体的决策和规划能力提出了较高要求。本文选择A3C算法作为研究对象，分析其在超级马里奥游戏中的实战表现，旨在探索多线程并行优化技术如何提升强化学习效率。
2.方法
A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）是一种深度强化学习算法，基于 Actor-Critic 框架进行改进
