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# System prepended metadata

title: 遊戲資訊標準化設計指南
tags: [ReinforceLab]

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# 遊戲資訊 Game Info 標準化設計指南

## 概述
本標準旨在為強化學習（Reinforcement Learning, RL）平台提供統一且精簡的遊戲配置結構。本文檔主要描述如何以 JSON 格式表達遊戲的核心屬性，包括玩家數量、狀態空間、動作空間等。  
**注意：** 除了各種 `name`（用於人類識別）之外，其餘字段均為系統解析所用，目的是便於系統自動化處理。

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## 結構設計

### 1. 通用結構
遊戲資訊的 JSON 結構必須包含以下必需字段：

```json
{
  "type": "gameInfo",
  "players": [
    {
      "role": "attacker",
      "stateInfo": [
        { "name": "xPos", "min": 0, "max": 100, "bin": 10 },
        { "name": "yPos", "min": 0, "max": 200, "bin": 20 }
      ],
      "actionInfo": [
        { "type": "switch", "level": 3, "name": ["待機", "前進", "後退"] }
      ]
    },
    {
      "role": "defender",
      "stateInfo": [
        { "name": "shieldLevel", "min": 0, "max": 5, "bin": 6 },
        { "name": "energy", "min": 0, "max": 100, "bin": 10 }
      ],
      "actionInfo": [
        { "type": "switch", "level": 2, "name": ["防禦", "反擊"] }
      ]
    }
  ]
}
```

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## 字段詳細說明

### 1. `type`
- **描述**：標記數據類型。  
- **固定值**：`"gameInfo"`  
- **用途**：系統根據此值迅速識別數據用途，從而區分不同類型的配置。

### 2. `players`
- **描述**：定義一個或多個玩家的資訊，支持多人遊戲或多角色遊戲的配置。  
- **類型**：陣列，每個元素代表一位玩家。  
- **用途**：每個玩家物件獨立描述該角色的狀態與動作，便於系統根據角色採用不同策略。

#### 子字段

- **`role`**
  - **描述**：玩家角色名稱，用於人類辨識與區分不同玩家。  
  - **類型**：字串（`String`）  
  - **運用**：在多人遊戲中，RL 平台可根據角色分配不同策略；亦方便統計與可視化。

- **`stateInfo`**
  - **描述**：定義該玩家的狀態空間。  
  - **結構**：
    - **`name`**：狀態維度的名稱（如 `xPos`、`energy`），用於人類閱讀及系統識別。  
    - **`min`** 與 **`max`**：狀態取值範圍。RL 算法可用這些值進行正規化或作為剪裁上下限。  
    - **`bin`**：離散化時的分箱數量，將連續狀態轉換為離散狀態。  
  - **運用**：
    - 用於生成環境的觀察空間（observation space），適用於需要離散狀態的算法（如 Q-Learning、DQN）。
    - 若使用連續狀態算法，可利用 `min` 與 `max` 進行狀態正規化處理。

- **`actionInfo`**
  - **描述**：定義該玩家的動作空間。  
  - **結構**：
    - **`type`**：定義動作空間的類型，目前常見值為 `switch`（離散動作）與 `slider`（連續動作）。
    - **`level`**：當 `type` 為 `switch` 時，該字段表示離散選項的數量。
    - **`min`** 與 **`max`**：當 `type` 為 `slider` 時，定義連續動作的取值範圍。
    - **`name`**：描述動作名稱；對於 `switch` 為一組選項名稱（陣列），對於 `slider` 為單一描述字串。
  - **運用**：
    - **離散動作**：
      - 若動作僅使用單一個 `switch`，則動作空間最簡單，適合 Q 表類（Q-Table）算法，如 Q-Learning 或 DQN。  
      - **單一 switch**：適用於狀態與動作空間較小且可枚舉所有選項的環境。  
      - **多個 switch**：適合較複雜的環境，當一個玩家需要同時控制多個離散行為時使用，但會使動作空間呈乘法增長，此時通常不適合 Q 表類算法，而更適合策略梯度或深度強化學習方法。
    - **連續動作**：適用於 DDPG、TD3、PPO 等處理連續控制的算法。

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## 數據處理邏輯

### 1. 狀態空間離散化
當需要將連續狀態離散化時，可使用下列公式：

```python
離散狀態 = int((state - min) / (max - min) * bin)
```

- **解釋**：  
  - 將狀態值減去最小值，並除以狀態範圍（`max - min`）將值標準化至 [0, 1] 區間。  
  - 乘以 `bin` 得到對應分箱，再取整數作為離散狀態的索引。

### 2. 動作空間處理
- **離散動作**：  
  - 系統根據 `switch` 中的 `level` 將動作對應到相應的索引，算法輸出通常為一個離散整數。  
- **連續動作**：  
  - 可使用下列公式對動作進行剪裁，確保其值落在合法範圍內：
    ```python
    clipped_action = max(min(action, max), min)
    ```

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## 適用的 RL 算法

根據遊戲資訊結構的不同，適合採用的 RL 算法也有所不同：

1. **純離散動作空間**  
   - 當所有 `actionInfo` 均為 `switch` 類型，且只包含單一個 `switch`（單一離散動作），則動作空間最簡單，適合 Q 表類算法。  
   - **推薦算法**：  
     - Q-Learning  
     - Deep Q-Networks (DQN)  
     - SARSA  
   - **應用場景**：棋盤遊戲、格子世界、簡單回合制策略等。

2. **純連續動作空間**  
   - 當 `actionInfo` 中包含 `slider` 類型，且全部或主要動作為連續值。  
   - **推薦算法**：  
     - Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)  
     - Twin Delayed DDPG (TD3)  
     - Proximal Policy Optimization (PPO)（適用於連續空間）  
   - **應用場景**：模擬控制、機器人操作、射擊角度調整等連續控制任務。

3. **混合（離散與連續）動作空間**  
   - 當 `actionInfo` 同時包含 `switch` 與 `slider` 類型。  
   - **推薦算法**：  
     - 可採用分離策略：先用離散策略決定大方向，再用連續策略進行微調。  
     - 或採用多頭（Multi-head Network）架構來處理混合動作。  
   - **應用場景**：策略遊戲中既需要戰術選擇又需要精細調整的任務。

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## 設計原則

1. **結構簡潔**  
   - 僅保留必要字段，避免冗餘資訊。  
   - 除 `name` 外，其餘字段均為系統解析使用，便於自動化處理。

2. **系統友好**  
   - 利用 `bin` 字段進行狀態離散化，確保各狀態在算法中有一致的尺度。  
   - 動作空間的分離設計支持多種 RL 算法的靈活應用。

3. **可擴展性**  
   - 除了基本的 `stateInfo` 與 `actionInfo`，根據需求可添加其他字段（如 `observationInfo`、`rewardConfig` 等）以支持更複雜的場景。  
   - 多玩家設計允許未來添加新角色或調整角色策略。

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## 總結
本技術文件提供了一個精簡且易於解析的遊戲資訊標準設計，旨在滿足系統自動解析與不同 RL 算法的應用需求：

- **狀態空間**：通過 `min`、`max` 與 `bin` 進行離散化或正規化，適用於需要明確數值範圍的算法。  
- **動作空間**：  
  - **單一個 `switch`**（最簡離散動作空間）非常適合 Q 表類算法（如 Q-Learning 和 DQN）；  
  - **多個 `switch`**或連續動作則適合策略梯度類或深度強化學習方法。  
- **多角色支持**：`players` 陣列設計使系統能夠應對多人遊戲或多角色協同控制場景。

透過這一標準化設計，RL 平台開發者與遊戲設計者可以快速構建並調整遊戲資訊配置，實現系統與算法間的無縫對接，同時根據遊戲複雜度選擇最合適的強化學習算法。

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這就是完善後的遊戲資訊標準技術文檔，您可以根據實際需求進行進一步擴展與調整。

