2021“智荟杯”浦发百度高校极客挑战赛——比赛总结
前言
今天是2022年1月10日，决赛答辩在1月7日结束了，最终取得了第二名的成绩，拿到了浦发银行和百度智能云的招聘绿色通道和5万奖金，可以说是我人生中拿到过的奖励最高的一次比赛了，休息了两天后决定对这次比赛做一个简单的总结。
比赛题目
比赛链接在此2021“智荟杯”浦发百度高校极客挑战赛 - 百度AI Studio - 人工智能学习与实训社区
我们参加的是算法赛道，比赛题目简单点说就是一个下棋博弈的游戏，每一支队伍都要设计一个模型，然后不同队伍之间的不同模型会进行下棋对决，赢的人会加分，输的人会扣分，然后按最终得分进行排名。下棋游戏名字叫“捕碳大作战”，具体的规则非常复杂，有兴趣的可以在这里了解一下。
初赛
我搜了一下这个比赛，好像2018年是第一届，所以我参加的2021年的是第四届，参赛人数并不算多，初赛一共只有92支队伍参赛，但是晋级规则有点奇怪，排名前15所高校中排名第一的队伍晋级总决赛，也就是说一个学校只能晋级一支队伍，这样可能是为了防止某些学校太厉害全部进复赛了，导致一些弱一点的学校没有机会了吧。
师兄跟我说这个比赛参加的人很少，参赛有机会去线下答辩，可以出去旅游，于是我果断参加了，结果初赛开始后才知道光是我们学校就有三支队伍参赛，而且有一支队伍和我们是一个实验室的，实力很强，我们当时都是前15名，所以只要我们能打败他们队伍就可以进决赛，否则哪怕在前15名也晋级不了。
当时初赛最后那几天真的是绝望，我们无论怎么改模型都打不过同校的另一支队伍，每天都在坐牢，又不想放弃，毕竟排名在前15名。我们不断分析与他们之间的对局，仔细分析为什么我们的模型会输，然后不断改进，但也始终打不过。在最后一天封榜之后，我们发现我们的模型虽然打不赢他们，但是可以打赢排名更靠前队伍，而他们的模型虽然能打赢我们，但是打不赢排名更靠前的队伍，这就导致最终我们以极小的分数差领先了他们，从而晋级了决赛。
初赛解决方案
这种下棋博弈游戏的最好解决方案就是强化学习，阿尔法狗就是用强化学习在围棋上打败了人类冠军。但是强化学习对硬件的要求很高，需要学习大量的对局，我们实验室最好的服务器是RTX8000，我们使用比赛官方提供的baseline进行测试，将RTX8000的48G内存全部用满，训练了三天三夜，也只训练了10000轮对局，要知道阿尔法狗可是训练了几千万轮对局，这让我们对使用强化学习解决这个问题的方案产生了极大的不安。不过我们还是先试了试强化学习，为了让模型能够和旗鼓相当的对手进行训练，我们设计了一些简单的规则算法，并通过调整采用这些规则输出的action的最终概率来模拟不同实力的对手，让模型能够从易到难的去学习下棋策略。除此以外，我们还修改了模型的结构，提取的特征以及reward，但是效果一直很差，强化学习训练出来的模型始终打不过我们随便设计的简单规则算法，不知道是因为我们设计的reward和模型不好还是因为模型训练的不够久。
初赛一共只给了三周时间，我们花了一周半在强化学习上，结果没有任何进展。然后我们发现，虽然比赛介绍上的标签写了强化学习，但规则中并没有强制要求用强化学习，于是我们灵机一动，开始写纯规则算法。作为前ACM选手，这种纯规则算法自然是难不倒我，但最大的问题在于各种策略以及超参数的选取，比如说捕碳员捕到多少碳回家、种植员在收益率高于多少时种树、捕碳员和种植员的比例等，这些参数的设置只能依靠经验或者观察对局从而进行人工调整。为了保证各个agent不会相撞，不会目标冲突，我们专门设计了防撞和防目标冲突的算法，给每个agent的候选动作打分，然后排序，按分高到分低依次分配action，如果分高的候选动作下一步要走这个地点，那么分低的候选动作就禁止走这个地点。具体的代码如果有需要可以私信我，我可以发给你，不过我猜应该没人想要这个源码吧
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