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一个基于神经网络和遗传算法的游戏自主角色的设计.PDF
第 27卷第 5期 计算机应用 Vo l. 27 No. 5
2007年 5 月 Compu ter App lication s M ay 2007
文章编号 : 100 1 - 9081 (2007) 05 - 1280 - 03
一个基于神经网络和遗传算法的游戏自主角色的设计
蒋 宁 ,翟玉庆
(东南大学 计算机科学与工程系 , 江苏 南京 2 10096)
(jnyc0427@ sina. com )
摘 要 :具有学习能力和动态适应环境变化的自主角色已经成为商业游戏的一个卖点 ,采用传统
的人工智能方法往往无法实现复杂的自主角色的行为 ,基于此 ,采用非确定性的神经网络和遗传算法
来实现自主角色已经成为当前游戏人工智能的一个热点 。分析了游戏自主角色的特点 , 建立了 N PC
的自主认知模型 , 同时采用神经网络和遗传算法相结合的游戏 自主角色的设计思路 ,利用遗传算法优
化神经网络的方法设计了一个自主角色的框架 ,建立了一个游戏角色的自学习模型 ,通过仿真实验表
明采用神经网络和遗传算法相结合的非确定性算法形成的游戏角色的自学习系统要比传统的 N PC
角色更加自主和智能化 。
关键词 : 自主角色 ; 神经网络 ; 遗传算法
中图分类号 : TP183 文献标识码 : A
Gam e design of self autom a tion
ba sed on artif ic ia l neura l nets and genetic a lgor ithm s
J IAN G N ing, ZHA I YU qing
( )
D ep a rtm en t of Comp u ter S cience and Eng ineering, S ou theas t Un ivers ity, N anj ing J iangsu 2 10096, Ch ina
A b stract: The selfau tom ation of nop layercon trol role ha s been trend s of video gam e s. To imp rove self au tom ation of
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NoP layerCon tro l N PC role, m ethodology of A rtificial N eural N ets ANN wa s in tegrated w ith Genetic A lgorithm s, and
selflearn ing models of N PC were created to con trol behaviors of N PC. The exp erim ental re su lts have shown that selflearn ing
system of N PC p rovide s artificial behaviors w ith more au tom ation and in telligence.
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