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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NPC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NPC角色更加自主和智能化.
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文献信息
篇名 一个基于神经网络和遗传算法的游戏自主角色的设计
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 自主角色 神经网络 遗传算法
年,卷(期) 2007,(5) 所属期刊栏目 典型应用
研究方向 页码范围 1280-1282
页数 3页 分类号 TP183
字数 4148字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 翟玉庆 东南大学计算机科学与工程系 46 489 12.0 20.0
2 蒋宁 东南大学计算机科学与工程系 1 17 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
自主角色
神经网络
遗传算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用
月刊
1001-9081
51-1307/TP
大16开
成都237信箱
62-110
1981
chi
出版文献量(篇)
20189
总下载数(次)
40
总被引数(次)
209512
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