人工智能（AI）在过去的十年中已经有了巨大的进展。作为 AI 研究的绝佳测试平台，游戏自从 AI 诞生之时就在其身边推动技术的发展，与人工智能产生联系的游戏包括古老的棋盘游戏、经典的 Atari 街机游戏，以及不完美信息博弈。这些游戏具有定长且有限的系列动作，研究人员只需要在游戏环境中控制单个智能体。此外，还有多种更加复杂的游戏，其中包含多个智能体，以及复杂的规则，这对于 AI 研究非常具有挑战性。
在本论文中，我们专注于即时战略游戏（RTS）来探索多智能体的控制。RTS 游戏通常需要即时反应，这与棋盘游戏的回合制不同。作为最为流行的 RTS 游戏，《星际争霸》拥有庞大的玩家基础和数量众多的职业联赛——而且这个游戏尤其考验玩家的策略、战术以及临场反应能力。对于游戏 AI 的研究，星际争霸提供了一个理想的多智能体控制环境。近年来，星际争霸 AI 研究取得了令人瞩目的进展，这得益于一些星际争霸 AI 竞赛，以及游戏 AI 接口（BWAPI）的出现。最近，研究人员开发出了一些更加有效的平台来推动这一方向的发展，其中包括 TorchCraft、ELF 和 PySC2。