第4名解决方案 - 基于规则

心路历程

首先，我要感谢 Kaggle 团队举办了如此有趣的比赛。鉴于 Kaggle 上大多数有奖金的比赛都集中在监督学习领域，例如计算机视觉、NLP 等，Kore 2022 真的是一个很有趣的比赛，参赛过程就像玩游戏一样，让人很难感到厌倦。

像许多人一样，我最初是从强化学习（RL）开始的，但在发现了 @egrehbbt 的 Beta 版第1名解决方案后，我很快转向了基于规则的智能体。我很快确信，仅靠 RL 是无法赢得这场比赛的。即使有人通过 RL 登顶，它可能也需要结合基于规则的启发式方法建议的行动。

在这一点上，我的智能体是基于 @egrehbbt 的 Kore Beta 第1名解决方案，这并不令人惊讶，所以非常感谢 @egrehbbt。它为我的智能体奠定了非常坚实的基础。尽管我更改/添加了很多逻辑并重写了大部分函数，但那个框架至关重要，我只是站在了巨人的肩膀上。

还要特别感谢 @jmerle 提供的出色可视化工具。我大概用了一千次。它让调试工作变得轻松了许多。

智能体介绍

策略层面

在深入细节之前，我想分享一些战略层面的思考：

• 防御比进攻更有效，因此被赋予了更高的优先级。
• 收集你无法足够快地消耗掉的 Kore 是徒劳的。
• 反应性行动（而不是主动性行动）可以给你带来竞争优势。

任务列表

我的智能体尝试（几乎）按顺序完成以下任务：

• defend_shipyards（保卫船厂）
• capture_shipyards（占领船厂）
• expand（扩张）
• defend_fleets（保卫舰队）
• suicide_attack（自杀式攻击）
• roundtrip_attack（往返攻击）
• greedy_spawn（贪婪生产）
• mine（采矿）
• spawn（生产）

保卫船厂与占领船厂

这里没有什么花哨的东西。当船厂受到攻击时，我会评估附近的船厂，看看来自附近船厂的增援是否足以保卫受攻击的船厂。如果是，就动员它们进行防御。

当我想攻击/占领敌方船厂时，我假设其附近的所有船厂都会尽最大能力协助防御，只有在那种情况下我能获胜，我才会攻击。我也会从多个船厂派出舰队来占领单个船厂。我知道这容易受到相邻攻击，但我没时间像 @harmbuisman 在他的 bot 中那样修复这个问题。

有一件事我一直没完全搞清楚，那就是我自己未来的生产计划。当 Kore 有限且船厂争夺资源进行生产时，我可能会误判一个船厂能生产多少飞船，从而搞砸我自己的防御。

扩张

基本上需要决定：1) 何时扩张 和 2) 向哪里扩张。

何时扩张：当 Kore 收集速度快于消耗速度时，应该扩张。

何时不扩张：如果飞船/船厂比率明显小于对手的比率。

向哪里扩张：这是基于潜在利润（附近的 Kore）和风险（附近的船厂）的平衡选择。

• 只考虑两个最近船厂是友方船厂的格子（如果只有一个船厂，则考虑一个）。

然后根据附近 Kore 的总和对候选位置进行评分。

• “附近”定义在最大半径内，该半径由船厂总数决定（船厂越多，半径越小）。
• 如果附近已经有一个友方船厂，附近的 Kore 会被打折计算。

保卫舰队

如果舰队受到攻击，检查以下是否可能：

• 派出