發(fā)布時間:2024-08-26 10:29:37 瀏覽量:158次
隨著近些年元宇宙的興起,關(guān)于人工智能輔助游戲設(shè)計的研究備受關(guān)注,迅速成為各界關(guān)注的焦點話題。
在游戲中,尋路和難度設(shè)置是影響游戲體驗的關(guān)鍵因素。
蒙特卡洛方法是一種基于概率的數(shù)值計算方法,又稱為計算機隨機模擬方法,蒙特卡洛樹搜索是強化學習中的一種常見算法。
蒙特卡洛樹通過隨機樣本構(gòu)建和更新搜索樹,利用UCB選取需要訪問的節(jié)點,并根據(jù)概率選擇優(yōu)先勝率較高的節(jié)點。
2015年,DeepMind設(shè)計了基于MCTS和CNN的AlphaGo算法,在競賽中擊敗了人類頂級玩家。
蒙特卡洛樹適用于圍棋、迷宮等游戲中的路徑搜索。
在本文中,我們通過歐氏距離代表距離,探討人工勢場法在尋路和避障中的應用。
A*尋路算法雖然提高了尋路效率,但對OpenList列表操作過于機械。
結(jié)合人工勢場法進行改進,提高尋路效果。
實驗結(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,不同角色對尋路的要求不同,改進后的算法提升了尋路效果。
基于Unity3D引擎設(shè)計的迷宮游戲,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。
通過動畫系統(tǒng)提升游戲效果,不同角色通過鍵盤及鼠標控制移動。
游戲難度設(shè)置關(guān)乎玩家體驗,蒙特卡洛樹、A*算法的改進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)計研究與實現(xiàn)的探討,點擊咨詢了解更多。
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