检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:杨震[1] 张万鹏 刘鸿福 魏占阳 YANG Zhen;ZHANG Wan-peng;LIU Hong-fu;WEI Zhan-yang(College of Intelligence Science and Engineering,National University of Defense Technology,Changsha 410000,China)
出 处:《计算机科学》2018年第B11期101-104,125,共5页Computer Science
基 金:2017年国家自然科学基金项目(61403411);高动态环境下低可探测性飞行器自主任务规划方法研究项目资助
摘 要:实时战略游戏(RTS)中的单元控制在人工智能(AI)领域是一个具有挑战性的问题。这类游戏是实时约束的,并且具有庞大的状态和行动空间,智能算法已不能很好地解决这类问题。在脚本空间搜索策略对战斗场景中的多单元进行控制,可以有效地克服巨大的分支因子带来的不利影响。文中运用自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm)在脚本空间进行搜索,为战斗场景中的多单元提供良好的行动序列,实现了对单元的有效控制。实验结果表明,提出的PAGA(Portfolio Adaptive Genetic Algorithm)是可行且有效的,在大规模单元控制中的性能优于现行算法。Unit control in real-time strategy games(RTS)is a challenging issue in the field of artificial intelligence(AI).Such games are constrained in real time,and have a large state and action space,which make intelligent algorithms do not solve this type of problem.By controlling the multi-units in the battle scene by searching strategy in the script space,it is possible to effectively overcome the adverse effects caused by the huge branching factor.This paper used adaptive genetic algorithm to search in scripting space to provid a good sequence of actions for multi-units in the battle scene and control the unit.Experiments show that the proposed PAGA(Portable Adaptive Genetic Algorithm)is feasible and effective,and its performance is superior to the current algorithms in large-scale unit control.
分 类 号:TP273.2[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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