深度强化学习应用于原神半自动钓鱼AI

本项目是一个计算机类毕设和课程作业，主题是创建一个基于深度强化学习的原神游戏半自动钓鱼AI。该项目涉及深度学习、Python编程语言以及C++系统开发的知识点，表明这是一个跨学科的综合应用研究。 首先，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是机器学习领域中的一种方法，它结合了深度学习和强化学习的概念。深度学习是指使用具有多个处理层的神经网络来学习数据表示的特征，而强化学习关注的是如何基于环境的反馈来做出决策。深度强化学习将两者结合起来，通过神经网络来逼近最优策略，并通过与环境的交互来不断学习和改善这一策略。 在实现深度强化学习模型时，需要掌握的Python编程技能是必不可少的。Python是一种广泛应用于数据科学、人工智能和机器学习领域的编程语言，它拥有大量的库和框架，如TensorFlow和PyTorch，这些工具使得研究人员和开发者能够更方便地实现复杂的神经网络结构和算法。 C++语言在此项目中的应用表明，除了深度学习框架外，还可能涉及到了性能要求较高、与系统底层交互较多的部分。C++以其高效的性能、接近硬件的操作能力，常被用于系统编程、游戏开发、高性能应用中。尽管Python在AI领域更为流行，但C++的性能优势使得它在需要快速执行和实时处理的应用场景中不可或缺。 文件名称列表中的"Graduation Design"表明这是一个毕业设计项目。毕业设计通常要求学生综合运用所学知识，解决实际问题，并展示其分析问题和解决问题的能力。 总结来说，本项目“基于深度强化学习的原神半自动钓鱼AI”是一个融合了深度学习、Python编程以及C++系统开发的综合性研究课题。它不仅要求学生掌握深度强化学习的理论基础和算法实现，还要求学生能够运用Python进行编程实践，并在需要高性能处理的情况下使用C++。通过完成这样的项目，学生能够在实践中深入理解并运用跨学科的知识，提高解决实际问题的能力。