电子竞技人工智能论文题目
一、 AI选手与游戏核心博弈
这类研究聚焦于如何训练AI在特定游戏中达到甚至超越人类顶尖水平，是深度强化学习的经典应用领域。
1. 基于多智能体强化学习的《王者荣耀》团队协作策略研究
* 简介： 探索如何在复杂的5v5 MOBA环境中，让多个AI智能体学会分工、配合与执行战术，而不仅仅是个人操作的强大。
2. 《星际争霸II》中基于分层强化学习的宏观-微观操作一体化模型
* 简介： 设计一个分层AI模型，高层负责资源运营和战略决策（宏观），底层负责单位控制和局部战斗（微观），并研究两者如何高效协同。
3. 针对《Dota 2》的元学习AI：快速适应新版本与未知英雄策略
* 简介： 研究能够从少量与新版本或新英雄相关的对局数据中快速学习并调整策略的AI，解决游戏频繁更新带来的挑战。
4. 《英雄联盟》中基于模仿学习与逆强化学习的打野路径规划
* 简介： 通过观察职业选手的录像，让AI不仅学会“如何”规划刷野路线（模仿学习），更能理解“为什么”这么规划（逆强化学习）。
5. 非完美信息博弈下的《CS:GO》战术决策AI研究
* 简介： 在信息不完全（如不知道敌人确切位置）的FPS游戏中，开发基于部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）的AI，进行攻防战术决策。
二、 AI教练与战术分析
这类研究利用AI分析海量比赛数据，为职业战队和玩家提供数据驱动的战术洞察和训练建议。
6. 基于时空图神经网络的《Dota 2》团战关键时刻识别与效果评估
pa视讯官方集团* 简介： 利用图神经网络建模英雄间的动态关系，自动识别比赛中的“关键团战”时刻，并量化分析每个英雄在团战中的贡献。
7. 面向《英雄联盟》的对手行为预测与BP（禁/选英雄）策略推荐系统
* 简介： 根据对手战队的历史数据和当前BP情况，预测其可能选择的英雄和战术，并为我方提供最优的Counter-pick（反制选人）建议。
8. 电子竞技选手个人能力画像与风格分析：以《绝地求生》为例
* 简介： 利用无监督学习（如聚类）对有相似数据的职业选手进行分类，构建“激进型”、“保守型”、“狙击手”等风格标签，用于人才挖掘和针对性训练。
9. 基于计算机视觉的《Apex英雄》比赛视频自动解说与精彩集锦生成
* 简介： 直接从比赛直播流中实时识别击杀、助攻、特殊事件等，并自动生成文字/语音解说和精彩片段集锦。
10. 《Valorant》中经济系统决策的强化学习模型与优化策略
* 简介： 分析在不同回合的经济状况下，购买何种装备是最优决策，为战队提供科学的经济管理策略。
三、 AI辅助与公平竞技
这类研究关注如何利用AI提升普通玩家的游戏体验、辅助训练，并维护游戏的公平性。
11. 基于玩家行为序列的深度学习作弊检测模型
* 简介： 不依赖传统的客户端反作弊软件，而是通过分析玩家的鼠标移动、瞄准轨迹、反应时间等行为数据，精准识别外挂使用者。
12. 个性化游戏难度动态调整AI：在《只狼》类高难度游戏中的应用
* 简介： 实时监测玩家的失败次数和操作表现，动态微调Boss的攻击力、血量或攻击模式，在不破坏游戏核心体验的前提下降低挫败感。
13. 面向新手玩家的《英雄联盟》实时出装与技能加点推荐系统
* 简介： 结合当前游戏局势（敌我英雄、经济、等级），为新手玩家提供实时的、个性化的出装和技能升级建议。
14. 电子竞技中的压力与表现分析：基于生理信号和游戏数据的多模态学习
* 简介： 结合心率、皮电反应等生理数据与游戏内操作数据，构建模型分析选手在高压下的状态波动，为心理训练提供依据。
四、 宏观视角与交叉学科
这类研究将电竞AI置于更广阔的社会、商业和技术背景下。
15. 基于大语言模型（LLM）的智能电竞队友/对手：自然语言交互与策略理解
* 简介： 研究能够理解自然语言指令（如“我们去打大龙”）并与玩家进行战术沟通的AI队友，或在剧情游戏中扮演有深度的AI对手。
16. 元宇宙中的电子竞技：AI驱动的动态赛事生成与观赛体验优化
* 简介： 探讨在虚拟现实环境中，如何利用AI生成随机的、平衡的比赛地图或规则，并为观众提供个性化的观赛视角和互动体验。
17. AI在电竞舆情分析中的应用：以微博和Twitch弹幕数据挖掘战队品牌价值
* 简介： 通过情感分析和主题模型，从社交媒体和直播平台的评论中挖掘观众对战队、选手和赛事的看法，用于商业价值评估和公关策略制定。
选题建议
* 从小处着手： 选择一个具体的游戏、一个具体的问题（如“眼位布置”、“打野路线”、“团战开启时机”）。
* 数据可得性： 确保你有渠道获取研究所需要的数据，无论是通过游戏API、公开数据集还是自己录制。
* 明确技术路线： 确定你将使用哪种AI技术（监督学习、强化学习、图神经网络等），并思考其在该问题上的优势和挑战。
* 突出创新点： 你的论文价值在于解决了前人没有解决或解决得不够好的问题。思考你的方法新在哪里？是模型结构新、数据处理方式新，还是应用场景新？
希望这些题目能为您打开思路，祝您研究顺利！
