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探討人工智能輔助游戲設(shè)計(jì)的研究與實(shí)現(xiàn)

發(fā)布時(shí)間:2024-08-26 10:29:37 瀏覽量:157次

前言

隨著近些年元宇宙的興起,關(guān)于人工智能輔助游戲設(shè)計(jì)的研究備受關(guān)注,迅速成為各界關(guān)注的焦點(diǎn)話(huà)題。

在游戲中,尋路和難度設(shè)置是影響游戲體驗(yàn)的關(guān)鍵因素。

蒙特卡洛樹(shù)

蒙特卡洛方法是一種基于概率的數(shù)值計(jì)算方法,又稱(chēng)為計(jì)算機(jī)隨機(jī)模擬方法,蒙特卡洛樹(shù)搜索是強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的一種常見(jiàn)算法。

蒙特卡洛樹(shù)通過(guò)隨機(jī)樣本構(gòu)建和更新搜索樹(shù),利用UCB選取需要訪(fǎng)問(wèn)的節(jié)點(diǎn),并根據(jù)概率選擇優(yōu)先勝率較高的節(jié)點(diǎn)。

2015年,DeepMind設(shè)計(jì)了基于MCTS和CNN的AlphaGo算法,在競(jìng)賽中擊敗了人類(lèi)頂級(jí)玩家。

蒙特卡洛樹(shù)適用于圍棋、迷宮等游戲中的路徑搜索。

在本文中,我們通過(guò)歐氏距離代表距離,探討人工勢(shì)場(chǎng)法在尋路和避障中的應(yīng)用。

基于A*算法的改進(jìn)版路徑生成算法

A*尋路算法雖然提高了尋路效率,但對(duì)OpenList列表操作過(guò)于機(jī)械。

結(jié)合人工勢(shì)場(chǎng)法進(jìn)行改進(jìn),提高尋路效果。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示結(jié)合后的算法效果明顯優(yōu)于單一算法。

在游戲中,不同角色對(duì)尋路的要求不同,改進(jìn)后的算法提升了尋路效果。

三維游戲場(chǎng)景動(dòng)態(tài)實(shí)現(xiàn)

基于Unity3D引擎設(shè)計(jì)的迷宮游戲,包含傳統(tǒng)模式和闖關(guān)模式,設(shè)置了道具增加游戲趣味性。

通過(guò)動(dòng)畫(huà)系統(tǒng)提升游戲效果,不同角色通過(guò)鍵盤(pán)及鼠標(biāo)控制移動(dòng)。

總結(jié)

游戲難度設(shè)置關(guān)乎玩家體驗(yàn),蒙特卡洛樹(shù)、A*算法的改進(jìn)版路徑生成算法提升了游戲效果。

以上是關(guān)于人工智能輔助游戲設(shè)計(jì)研究與實(shí)現(xiàn)的探討,點(diǎn)擊咨詢(xún)了解更多。

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