[DeepFEH] 基于强化学习的 Fire Emblem Heroes AI 寻求合作 + 骗星

这是一个针对特定战局进行训练的强化学习项目

主要目的是弄出一个框架，对于楼主这种不善于脑补战斗的，以后遇到不会的大英雄战又不方便抄作业（属性多一丁点就抄不成的情况好像很常见），可以稍稍借助一点外力

目前项目状态：非常不完善，没有任何图形化界面，开局一个命令行，战斗全靠脑补，还没打一半就出 bug 了

这个项目其实是由一个 FEH 模拟器+一个深度强化学习的神经网络组成, 模拟器输出当前战局状态和所有可以执行的操作，因为开发组成员们认为直接以游戏图像作为输入还是太难了。

其中 FEH 模拟器参考了一些 OpenAI Gym 的环境规范 Github 地址： https://github.com/linthieda/DeepFEH

而神经网络目前采用的模型是 DQN，(这个暂时仅由我和同学们开发）在另一个 Github Repo 里，地址 https://github.com/linthieda/deepqn

由于楼主和其他几个开发成员都只是低端（学生级）码农，所以码风比较野兽派，希望有心贡献代码的大大门谅解一些。

现在开发遇到了相当大的困难，主要是武器 /技能实在是太难实现，几乎每实现一个技能都要在很多地方加上 if else 这样的东西，连相性克制的计算的复杂度也远远超出的楼主的预期而楼主不知道怎么降低技能和模拟器框架的耦合度，使得开发难度 /工作量随技能数量指数爆炸

弄这个 AI 的原因一部分出于个人对这个游戏的爱好，一部分出于课业的自由 Project 的完成度要求[主要是 DQN 部分，而模拟器的部分工作量远远超出了预期，因此寻求开源合作]，还有一部分出于私心(当然是骗星啦，希望大家能加个星）

希望有同样爱好这个游戏并且擅长 Python 的码农一同贡献代码。目前 DQN 部分楼猪和几个同学在拼命 Debug 中，用三层网络已经可以训练出一些初步的结果（基于这个简化得不像样子的模拟器）

目前的模拟器可以简单的模拟一些战斗，数据文件还很稀缺，如果有爬虫大师直接从 wiki 上爬数据就简单多了。用于训练的模块正在重构中，模拟器简单的中文 Demo，如果你实在闲得蛋疼可以试一试：

环境要求 Py 3.6+，numpy

from feh_simulator.session import Session    # 导入战局包
mf = "./feh_simulator/map_data/map_01.txt"   # 地图数据的相对路径
ut = [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2]  # 8 个单位的队伍编号，1 我 / 2 敌 （不过在模拟器环境下我方单位全部行动完即开始操作对方单位）
uf = []
uf.append("./feh_simulator/unit_data/unit_default.txt")   # 8 个单位的路径， 偷懒都用同一个单位
uf.append("./feh_simulator/unit_data/unit_default.txt")
uf.append("./feh_simulator/unit_data/unit_default.txt")
uf.append("./feh_simulator/unit_data/unit_default.txt")
uf.append("./feh_simulator/unit_data/unit_default.txt")
uf.append("./feh_simulator/unit_data/unit_default.txt")
uf.append("./feh_simulator/unit_data/unit_default.txt")
uf.append("./feh_simulator/unit_data/unit_default.txt")
sess = Session(mf, uf, ut)
sess.map.render()     #  显示当前地图  每一组数据:前表示地形，:后表示单位 ID，比如第五行第一列 0:5 表示 地形 0 （平原）存在一个 5 号单位
1:_  0:_  0:1  0:2  0:3  2:_  
0:_  2:_  0:4  0:_  1:_  0:_  
0:_  0:_  2:_  0:_  0:_  0:_  
0:_  0:_  2:_  0:_  2:_  0:_  
0:5  0:_  2:_  0:_  2:_  0:_  
0:_  2:_  0:_  0:_  2:_  0:6  
0:_  2:_  0:_  0:_  0:_  2:_  
0:_  0:_  0:7  1:8  0:_  2:_  
action_space = sess.get_available_actions()   #  获取当前动作空间， 动作空间的规范暂时还没有时间写文档 QAQ
action = action_space[10]  # 如果要采取动作，选择动作空间中的一个动作
sess.operate(action)  # 进行动作

然后可以再用 sess.map.render() 看看现在地图长什么样

以上就是目前模拟器部分能干的事情了，非常简陋

地图的地形数据在 ./feh_simulator/map_data 里，有一个地图文件的规范

同样，单位数据在 ./feh_simulator/unit_data 里，同样有相应的规范

目前模拟器部分和相应文档都很不完善

先把坑挖出来，以后慢慢填。

楼主需要鼓励 QAQ