本文提出了一种用于学习计算机游戏“毁灭战士”的深度强化学习算法。所提出的算法是深度确定性策略梯度的重新实现，使用连续的动作空间，并依赖于卷积神经网络(CNN)将游戏的帧映射到预期的动作。使用两个不同版本的“毁灭战士”游戏进行的实验表明，所提出的算法相对于基准解决方案在准确性方面表现更好，使用更深的CNN时表现更优。本研究证明了深度强化学习在游戏人工智能领域的可行性。通过深度学习技术，我们的模型可以理解抽象概念和执行复杂的导航任务，与传统方法相比具有更高的准确性。探索其他深度强化学习算法在“毁灭战士”游戏上的表现，可能会进一步提高整体准确性。

所提出的方法的应用领域可以扩展到机器人导航和控制任务、图像处理和决策制定。通过采用更复杂的强化学习技术，例如模仿学习、分层学习和元学习，本文提出的方法可以应用在各种人工智能驱动的任务中，包括机器人、医疗保健、战斗和自动驾驶等。
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本文提出了一种深度强化学习算法，用于玩计算机游戏“毁灭战士”。该算法使用连续动作空间和深度卷积神经网络将游戏帧映射到预期的动作上，是深度确定性策略梯度的重新实现。两个不同版本的“毁灭战士”游戏的实验表明，所提出的算法相对于基准解决方案在准确性方面表现更好，使用更深的CNN时表现更佳。

本研究证明了深度强化学习在游戏人工智能领域的可行性，其应用领域可以扩展到机器人导航和控制、图像处理和决策制定等。进一步探索其他深度强化学习算法在“毁灭战士”游戏上的表现，可以提高准确性，而采用模仿学习、分层学习和元学习等更复杂的强化学习技术，则可能扩大本文提出的方法在各种人工智能驱动的任务中的应用领域，包括机器人、医疗保健、战斗和自动驾驶。