用于游戏NPC路径规划的改进遗传算法

• 作者: 孙铭会 李井颂 钱谦
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 工学
• 关键词: 人工智能 路径规划 遗传算法 种群规模 精英主义 启发式深度优先搜索
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 计算与测试
• 页码范围: 114-118
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 3280字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2017)06-0114-05

摘要

针对游戏非玩家控制(NPC)路径规划中传统遗传算法计算速度慢、正确率低等问题,设计了改进型遗传算法.提出了最佳种群规模估计方法,设计了基于精英主义思想的遗传算子.根据游戏地图的特点,引入了基于启发式深度优先搜索的变异操作.与传统遗传算法以及其他学者的改进算法进行了对比实验.实验结果表明:算法能够在保证正确率的前提下,提高计算速度,并且在多目标的环境下同样适用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙铭会	吉林大学计算机科学与技术学院	12	154	4.0	12.0
5	钱谦	昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室	16	98	4.0	9.0
9	李井颂	昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室	1	2	1.0	1.0