无监督神经网络在游戏中的应用研究——解决游戏中的障碍物绕行问题

• 作者: 何中市 布伟光 高静
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 障碍物绕行 神经网络 遗传算法 传感器
• 年，卷（期）: 2008,（16）
• 所属期刊栏目: 研发、设计、测试
• 页码范围: 90-93
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3400字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.16.027

摘要

使用无监督神经网络解决了游戏中的障碍物绕行问题(obstacle avoidance).使用遗传算法实现了无监督机制,该方法通过最优化适应度来改进神经网络的权值,使得神经网络得到最佳的输出值;利用以智能体(Agent)中心为出发点的5条射线模拟传感器(Sensor).通过检测5条射线与障碍物边界的相交情况来感知环境.经过768代的进化,遗传算法种群最优适应度和平均适应度都有了明显提高,同时绕行成功率从12.5%上升到85%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何中市	重庆大学计算机学院	96	980	17.0	24.0
2	高静	重庆大学计算机学院	4	12	2.0	3.0
3	布伟光	重庆大学计算机学院	3	10	2.0	3.0