本文關(guān)鍵詞：競(jìng)速游戲中的人工智能，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《湖南大學(xué)》 2010年

競(jìng)速游戲中的人工智能

賈錚  

【摘要】： 近年來游戲產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展,游戲中的智能表現(xiàn)相對(duì)于近乎極致的圖像質(zhì)量已經(jīng)成為制約游戲發(fā)展的瓶頸,這一矛盾在競(jìng)速游戲中表現(xiàn)得尤為突出。在競(jìng)速游戲中玩家的對(duì)手能否表現(xiàn)得足夠智能是決定游戲性的關(guān)鍵。通過智能控制車輛熟練地自動(dòng)行駛不僅是競(jìng)速游戲迫切需要解決的問題,而且對(duì)現(xiàn)實(shí)機(jī)器人仿真方面也具有實(shí)際意義。本文針對(duì)競(jìng)速游戲中如何更好地控制賽車問題,研究了人工智能在競(jìng)速游戲中的應(yīng)用,主要工作包括以下幾個(gè)方面。 首先,本文對(duì)游戲智能的概念,特點(diǎn)及應(yīng)用方面進(jìn)行了詳細(xì)闡述,研究和總結(jié)了游戲中人工智能法的應(yīng)用現(xiàn)狀,對(duì)競(jìng)速游戲中人工智能應(yīng)用的現(xiàn)狀進(jìn)行了分類研究,對(duì)人工智能方法在競(jìng)速游戲中的應(yīng)用前景進(jìn)行了分析,認(rèn)為在競(jìng)速游戲中如何更好的控制賽車以適應(yīng)場(chǎng)景中復(fù)雜環(huán)境,并產(chǎn)生合理有效的行為表現(xiàn)已成為當(dāng)前迫切有待解決的問題。 隨后,本文針對(duì)如何控制賽車環(huán)繞一個(gè)具有真實(shí)物理性的連通路徑問題,提出了基于進(jìn)化算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三種賽車控制器：行為序列控制器,區(qū)域力場(chǎng)控制器和傳感器控制器。控制器的基本思想是利用優(yōu)化算法的特性,在一些特定的信息輸入條件下,得到優(yōu)化的行為結(jié)果,以達(dá)到較好地控制賽車的目的。通過在虛擬賽車游戲環(huán)境中的實(shí)驗(yàn)對(duì)比不同的控制器,來研究控制賽車熟練快速地環(huán)繞路徑需要哪些信息,又如何表示這些信息,如何最好地演化一個(gè)盡可能快地環(huán)繞軌道的賽車控制器。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明傳感器控制器產(chǎn)生的行為表現(xiàn)達(dá)到了較好的效果,其適應(yīng)度也優(yōu)于其他控制器,同時(shí)也說明了由傳感器得到的賽車第一人稱信息比第三人稱信息更具有的優(yōu)勢(shì)。 接著,本文研究了賽車控制器如何模擬玩家行為這一能夠有效增強(qiáng)游戲性的問題,通過對(duì)比直接模擬和間接模擬這兩種的方式,設(shè)計(jì)了一個(gè)以總進(jìn)度,賽車經(jīng)過路徑點(diǎn)時(shí)的速度和偏移方向?yàn)樵u(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的多目標(biāo)進(jìn)化策略,通過以玩家信息為樣本有監(jiān)督地訓(xùn)練控制器來模擬玩家的行為特征。實(shí)驗(yàn)表明基于間接模擬在三個(gè)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)方面都有明顯地體現(xiàn),能夠比較真實(shí)的模擬出玩家的駕駛風(fēng)格。 最后本文在Troque游戲引擎下實(shí)現(xiàn)一個(gè)玩家與NPC賽車競(jìng)速的游戲Demo,將前文的研究結(jié)果應(yīng)用到實(shí)際的游戲當(dāng)中檢驗(yàn)其可行性和實(shí)用性。游戲Demo表現(xiàn)出了較好的游戲性。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號(hào)】：TS951;TP18
【目錄】：

摘要5-6

Abstract6-10

插圖索引10-11

附表索引11-12

第1章 緒論12-18

1.1 課題背景12-15

1.1.1 游戲產(chǎn)業(yè)的發(fā)展12-13

1.1.2 游戲中的智能13-14

1.1.3 競(jìng)速游戲14-15

1.2 研究意義15-16

1.3 本文的主要工作16

1.4 論文組織結(jié)構(gòu)16-18

第2章 游戲與智能18-26

2.1 游戲智能18-20

2.1.1 游戲智能的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)18-19

2.1.2 游戲中的定性智能與非定性智能19

2.1.3 游戲智能的實(shí)現(xiàn)方式19-20

2.2 游戲智能的應(yīng)用和方法20-24

2.2.1 走步定向與尋路算法20-21

2.2.2 有限狀態(tài)機(jī)21-22

2.2.3 群體智能的模擬22

2.2.4 學(xué)習(xí)與適應(yīng)22-24

2.3 競(jìng)速游戲中的智能24-25

2.3.1 行為優(yōu)化24

2.3.2 行為演化24

2.3.3 行為模仿24-25

2.3.4 應(yīng)用前景25

2.4 小結(jié)25-26

第3章 競(jìng)速游戲中的賽車控制器26-40

3.1 人工智能方法26-31

3.1.1 進(jìn)化策略26-28

3.1.2 多層感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型28-30

3.1.3 進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30-31

3.2 虛擬賽車游戲場(chǎng)景31-32

3.3 賽車控制器32-39

3.3.1 行為序列控制器33-34

3.3.2 區(qū)域力場(chǎng)控制器34-35

3.3.3 第三人稱信息控制器35-36

3.3.4 傳感器控制器36-38

3.3.5 結(jié)論38-39

3.4 小結(jié)39-40

第4章 模擬玩家行為的賽車控制器40-47

4.1 模擬人類行為的研究現(xiàn)狀40

4.2 如何模擬玩家行為40

4.3 直接模擬玩家行為40-43

4.3.1 反向傳播算法41-43

4.3.2 反向?qū)W習(xí)43

4.3.3 最相似分類43

4.4 間接模擬玩家行為43-46

4.4.1 差異評(píng)定44

4.4.2 多目標(biāo)進(jìn)化策略44

4.4.3 實(shí)驗(yàn)44-46

4.5 小結(jié)46-47

第5章 基于Torque游戲引擎的智能賽車游戲47-54

5.1 游戲引擎47-48

5.2 Torque Game Engine48-49

5.3 基于TGE的賽車游戲49-53

5.3.1 游戲場(chǎng)景49

5.3.2 游戲中的賽車49-51

5.3.3 游戲邏輯51-52

5.3.4 游戲效果52-53

5.4 小結(jié)53-54

結(jié)論54-56

參考文獻(xiàn)56-61

致謝61-62

附錄A 攻讀學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄62

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