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本文介绍了国王荣誉竞技场，这是一种基于国王荣誉的强化学习 (RL) 环境，这是目前世界上最受欢迎的游戏之一。与以前大多数工作中研究的其他环境相比，我们的环境对竞争性强化学习提出了新的泛化挑战。这是一个多主体问题，一个主体与对手竞争; 它需要泛化能力，因为它有不同的控制目标和不同的对手可以竞争。我们描述了国王荣誉领域的观察，行动和奖励规范，并提供了一个基于Python的开源界面，用于与游戏引擎进行通信。为了纪念Kings Arena，我们为20位目标英雄提供了各种任务，并提供了具有可行计算资源的基于RL的方法的初始基准结果。最后，我们展示了国王荣誉竞技场带来的普遍性挑战以及对挑战的可能补救措施。