DSLE: A Learning Environment for Dark Souls Boss Encounters· Dark Souls 学习环境
We introduce the Dark Souls Learning Environment (DSLE), a containerized platform that presents all 22 boss encounters of Dark Souls: Remastered as game-playing agent benchmarks through a Gymnasium-style interface. DSLE combines real-time combat, high-dimensional visual input, and sparse terminal rewards, with each environment step being a real action executed against the running game. To support controlled comparison, we define DSLE-5, a representative five-boss subset, spanning a melee fight, a spatially constrained arena, an environmental-hazard fight, a multi-target fight, and a fast final-boss fight, that we recommend as the starting suite for agents built on DSLE. On DSLE-5 we evaluate a random policy, an expert system, an evolutionary baseline, and PPO and DQN agents trained from vi
介绍 Dark Souls 学习环境，用于评估游戏 AI 代理。
- 核心方法
- 通过容器化平台提供 Dark Souls: Remastered 的 22 个 Boss 战作为基准测试，每个环境步骤都是对运行中的游戏执行的真实动作。定义了 DSLE-5，一个包含五个代表性 Boss 的子集。
- 适合谁读
- 研究者
- 要解决的问题
- 传统游戏 AI 评估环境缺乏复杂性和多样化任务，无法全面测试代理的能力。
- 关键实验
- 在 DSLE-5 上评估了随机策略、专家系统、进化基线以及 PPO 和 DQN 代理的性能。
- 主要贡献
- 提供了一个高复杂度、多维度视觉输入和稀疏最终奖励的游戏 AI 评估平台，支持多任务学习的代理评估。
- 意义与局限
- 该平台的意义在于推动了更为复杂和真实的游戏 AI 研究，但可能受限于游戏本身的难度和环境复杂性。