这个项目利用RL的一些最新进展来开发实时战略游戏的规划器，特别是MicroRTS来代替Stratagem计划的兵棋。PI实验室的这些进展之一被称为强化学习作为预演（RLaR）。在此之前，RLaR只在玩具基准任务中进行了评估，以确定其在减少样本复杂性方面的功效。这个项目为行为者-评论者架构开发了RLaR，并首次将其应用于具有不完整信息的复杂领域，如MicroRTS。本项目中应用的另一项技术源于最近在复杂的《星际争霸II》游戏中多智能体学习的成功，特别是多阶段训练的架构，在训练稳健策略的中间阶段发展联盟和联盟开拓者策略。

我们针对MicroPhantom--最近MicroRTS比赛的亚军--对RLaR进行了训练，结果表明它能够对这个对手进行有效的计划，但使用的样本比相关基线少。另外，我们使用4个阶段的训练方案在自我博弈中训练RLaR，并针对MentalSeal（冠军程序）和MicroPhantom评估了训练后的策略。虽然该策略在面对MicroPhantom时再次显示出良好的性能，但它在面对MentalSeal时却没有表现得很好。根据先前的初步发现，针对MentalSeal的训练是非常缓慢的，我们推测需要大量的训练时间，而不是我们在这个项目的延长期内能够投入到这个步骤中的。