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人工神经网络在游戏寻路中的应用研究
作 者: 荆东星
导 师: 叶吉祥
学 校: 长沙理工大学
专 业: 计算机软件与理论
关键词: 寻路算法 前馈神经网络 遗传算法
分类号: TP18
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
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内容摘要
现今,游戏产业的快速发展带动了游戏中人工智能的发展,越来越多的游戏采用人工智能技术提高游戏的可玩性。大部分游戏在开发过程中都会遇到路径探索问题,快速、准确地计算出游戏角色的寻路,一直是游戏开发者追求的目标,同时也是游戏人工智能研究的一个重要方面。本文在实现flash游戏的基础,阐述了常用搜索算法在游戏寻路中的优缺点,并且应用神经网络模型实现即时战略游戏的寻路。本论文首先针对路径搜索的特点,在对常见搜索算法A*和启发式搜索技术进行详细地分析与研究的基础之上,结合实际游戏中的应用情况,将A*算法应用于flash游戏中的寻路,并在此基础上分析出A*算法在游戏应用上的一些缺点。然后用遗传算法优化调整神经网络的权值,将优化所得参数作为神经网络的初始权值。这种针对神经网络的结构特点,用遗传算法训练优化网络权重,既保留了遗传算法的强全局随机搜索能力,又具有神经网络的鲁棒性和自学习能力,并且可兼有神经网络广泛映射能力和遗传算法快速全局收敛等性能。并将演化后的神经网络应用于游戏寻路,从而达到动态寻路的预期效果。最后用Visual Basic 6.0实现了游戏模拟系统,该系统用户界面友好,使用方便。
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全文目录
摘要 5-6 ABSTRACT 6-9 第一章 绪论 9-12 1.1 研究的背景和意义 9-10 1.2 游戏寻路研究动态及现状分析 10 1.3 论文主要工作内容及组织结构 10-12 第二章 游戏相关技术研究分析 12-23 2.1 即时战略游戏 12-15 2.1.1 即时战略游戏概述 12-14 2.1.2 即时战略游戏寻路中的缺点 14-15 2.2 常用的游戏路径搜索算法 15-17 2.2.1 深度优先搜索 15 2.2.2 广度优先搜索 15-16 2.2.3 Dijkstra 算法 16-17 2.3 NAV 导航网格寻路 17-21 2.3.1 waypoint 寻路中的缺点 17 2.3.2 NAV 导航网格寻路过程 17-21 2.4 ALCHEMY 技术概述 21-22 2.5 本章小结 22-23 第三章 人工神经网络与遗传算法理论 23-30 3.1 神经网络 23-25 3.1.1 生物神经网络 23-24 3.1.2 人工神经网络应用介绍 24-25 3.2 遗传算法介绍 25-28 3.2.1 遗传算法概述 25-26 3.2.2 遗传算法核心内容 26-28 3.3 人工神经网络与遗传算法的结合 28-29 3.4 本章小结 29-30 第四章 常用 A*算法在 FLASH 游戏寻路中的研究 30-36 4.1 FLASH 游戏中的 A*搜索算法研究 30-32 4.1.1 启发式A*算法 30-31 4.1.2 A*算法寻找网格路径 31-32 4.2 A*仿真实验 32-35 4.3 本章小结 35-36 第五章 人工神经网络在游戏中的应用研究 36-43 5.1 第一阶段神经网络的设计 36-37 5.2 第一阶段遗传算法的设计 37-39 5.3 第二阶段神经网络的设计 39-41 5.4 第二阶段遗传算法的设计 41-42 5.5 本章小结 42-43 第六章 总结与展望 43-45 6.1 总结 43 6.2 展望 43-45 参考文献 45-48 致谢 48-49 附录 A 攻读硕士期间发表的论文 49
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论
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