从FPS到RTS,一文概述游戏人工智能中的深度学习算法

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论文链接:https://https://www.360docs.net/doc/b89464641.html,/pdf/1708.07902.pdf

摘要:在本论文中,我们综述了近期深度学习在不同类型的电子游戏中的应用进展,如第一人称射击游戏(FPS)、街机游戏或即时战略游戏(RTS)。我们分析了不同的游戏对深度学习系统的独特要求,以及将这些机器学习方法应用到电子游戏中的重要开放性挑战,如在通用游戏中,如何处理大型决策空间和稀疏奖励。

1. 引言

本文中,我们关注基于深度学习的游戏AI 中广泛存在的问题以及使用的环境,如Atari/ALE、《毁灭战士》(Doom)、《我的世界》(Minecraft)、《星际争霸》(StarCraft)和赛车游戏。另外,我们综述了现有的研究,指出亟待解决的重要挑战。我们对能够玩好电子游戏(非棋类游戏,如围棋等)的方法很感兴趣。本文分析了多种游戏,指出这些游戏给人类和机器玩家带来的挑战。必须说明,本文并未涉及所有AI 在游戏中的应用,而是专注于深度学习方法在电子游戏中的应用。深度学习并非唯一应用于游戏中的AI 方法,其他有效方法还有蒙特卡洛树搜索[12] 和进化计算[85], [66]。2. 深度学习概述

本节我们概述了应用于电子游戏中的深度学习方法,及多种

方法结合起来的混合方法。

A. 监督学习

在人工神经网络(ANN)的监督训练中,智能体通过样本进行学习[56], [86]。智能体需要做出决策(已知正确答案),之后,使用误差函数确定智能体提供的答案和真正答案之间的区别;这将作为损失用于更新模型。在大数据集上进行训练后,智能体应该学习通用模型,使之在未见过的输入上依然表现良好。

这些神经网络的架构大致可分为两个主要范畴:前馈网络和循环神经网络(RNN)。

B. 无监督学习

无监督学习的目标不是学习数据和标签之间的映射,而是在数据中发现模式。这些算法可以学习数据集的特征分布,用于集中相似的数据、将数据压缩成必要特征,或者创建具备原始数据特征的新的合成数据。

深度学习中有多种不同的技术允许使用无监督学习。其中最重要的是自编码器技术,这种神经网络尝试输出自我输入的复制版本。

C. 强化学习方法

在用于游戏的强化学习中,智能体通过与环境互动来学习打游戏。其目标在于学习策略,即每一步需要用什么操作才能达到想要的状态。这种情况通常出现在电子游戏中,玩家每

一步可以采取的操作数量有限,动作的顺序决定玩家玩的如何。

D. 进化方法

另一个训练神经网络的方法基于进化算法。该方法通常指神经进化(neuroevolution,NE),可以优化网络权重和拓扑。与基于梯度下降的训练方法相比,NE 方法的优势在于不要求网络可微分,且可用于监督学习和强化学习问题。

E. 混合方法

近期,研究者开始研究适用于玩电子游戏的混合方法,即将深度学习方法和其他机器学习方法结合起来。

这些混合方法旨在结合两种方法的优点:深度学习方法能够直接从高维原始像素值中学习,进化方法不需要依赖可微分架构,且在稀疏奖励的游戏中表现良好。

在棋类游戏中有重大意义的混合方法是AlphaGo [97],该方法依赖深度神经网络和树搜索方法,打败了围棋领域的世界冠军。

3. 游戏类型和研究平台

本节概述流行的游戏类型和研究平台(与深度学习相关)。我们简略地概述了这些游戏的特点和算法在玩游戏时遇到

的挑战。

A. 街机游戏

经典的街机游戏是上世纪70 年代晚期80 年代早期流行

的游戏类型,在过去十年中这种游戏常常作为AI 的测试基准。

街机游戏的代表性平台是Atari 2600、Nintendo NES、Commodore 64 和ZX Spectrum。大多数经典街机游戏的

特点是在二维空间中的移动、图文逻辑(graphical logic)的大量使用、连续时间进度(continuous-time progression),以及连续空间或离散空间移动。这类游戏的挑战因游戏而异,不过大部分此类游戏都需要快速反应和抓住时机。很多游戏需要优先处理多个同时发生的事件,这要求预测游戏中其他实体的行为或轨迹。另一个普遍要求是穿过迷宫或其他复杂环境,比如吃豆人(Pac-Man,1980 年出现的游戏)和钻

石小子(Boulder Dash,1984 年出现的游戏)。

最著名的用于深度学习方法的游戏平台是街机模式学习环

境(Arcade Learning Environment,ALE)[6]。ALE 由Atari 2600 模拟机Stella 打造,包含50 个Atari 2600 游戏。该框架抽取游戏得分、160×210 的屏幕像素和可用于游戏智能体的输入的RAM 内容。该平台是第一批深度强化学习论文(使用原始像素作为输入)探索的主要环境。

另一个经典的街机游戏平台是Retro Learning Environment (RLE),目前该平台包含7 个发布到超级任天堂(SNES)的游戏[9]。这些游戏中很多都有3D 图画,控制器允许超过720 种组合操作,这使得SNES 游戏比Atari 2600 游

戏更加复杂和生动,但这个环境目前没有ALE 那么流行。图1. 作为深度学习研究平台的几款游戏的截图。

B. 竞速游戏

竞速游戏中,玩家控制某种车或某个人物在最短的时间内到达目的地,或者在给定时间内沿轨道行驶最远的距离。通常情况下,该游戏使用第一人称视角或玩家控制车辆的后方有利的位置作为视角。

竞速游戏中的一个普遍挑战是智能体需要利用微调后的持

续输入来控制车辆的位置,调整加速或刹车,以尽快走完轨道。这至少需要短期规划、一次或两次转弯。如果游戏中还需要管理其他资源,如能源、破坏或提速,则还需要长期规划。如果轨道上出现其他车辆,还需要加入对抗规划,以管理或阻止超车。

带3D 图像的视觉强化学习经常使用的环境是开源赛车模

拟器TORCS [121]。

C. 第一人称射击游戏(FPS)

近期,第一人称射击游戏(FPS)设置成为适合视觉强化学习智能体的先进游戏环境。与ALE 基准中的经典街机游戏相比,FPS 具备3D 图像,状态部分可观测,因此是更加

生动的研究环境。通常的游戏视角是玩家控制的人物的视角,但FPS 范畴内的多款游戏采用了过肩视角。这种设计造成的挑战是快速感知和快速反应,尤其是看到敌人并快速瞄准

时。但是也存在其他认知挑战,包括在复杂的三维环境中定向和移动,预测多个敌人的动作和位置;某些游戏模式还需要团队合作。如果游戏中使用了视觉输入,那么从像素中抽取相关信息也是一个挑战。

ViZDoom 是一个FPS 平台,该框架允许智能体使用屏幕缓冲作为输入来玩经典的第一人称射击游戏Doom[50]。DeepMind Lab 是一个基于《雷神之锤》(Quake III)Arena 引擎的三维导航和解谜任务平台[2]。

D. 开放世界游戏

开放世界游戏,如Minecraft、Grand Theft Auto V,这类游戏的特点是非线性,有一个很大的游戏世界供玩家探索,没有既定目标或清晰的内在次序,玩家在既定时间内有很大的操作自由。智能体的关键挑战是探索游戏世界,设定真实、有意义的目标。鉴于这是一项非常复杂的挑战,大部分研究使用这些开放环境探索强化学习方法,这些方法可以重用和迁移学得的知识到新的任务中。Project Malmo 是一个根据开放世界游戏Minecraft 构建的平台,可用于定义多种复杂问题[43]。

E. 即时战略游戏

这类游戏中玩家控制多个人物或单元,游戏目标是在竞赛或战争中获胜。即时战略游戏的关键挑战是制定和执行涉及多个单元的复杂计划。这个挑战通常比经典棋类游戏如象棋中

的规划挑战更难,因为多个单元会随时移动,有效的分支因子通常非常大。另外一个挑战是预测一个或多个敌人的移动,敌人本身就有多个单元。即时战略游戏(RTS)在战略游戏本就很多的挑战之上又增加了时间优先次序(time prioritization)的挑战。

星际争霸游戏系列无疑是即时战略游戏中研究最多的游戏。《星际争霸·母巢之战》的API(BWAPI)使软件可以在游

戏运行中与星际争霸交流,如抽取状态特征、执行操作。BWAPI 曾广泛应用于游戏AI 研究,但是目前只有少数使

用了深度学习。近期根据BWAPI 构建的库TorchCraft 将科学计算框架Torch 和StarCraft 联系起来,使用机器学

习方法研究该游戏[106]。DeepMind 和暴雪(星际争霸的开发者)已经开发了机器学习API,以支持机器学习在星际争霸2 中的研究[114]。该API 包含多个小挑战,尽管它支持1v1 游戏设置。有两个抽象出来的RTS 游戏引擎值

得一提:RTS [77] 和ELF [109],后者实现了RTS 游戏中的多个特征。

F. OpenAI Gym & Universe

OpenAI Gym 是一个对比强化学习算法和单独接口的大型

平台,该接口包含一系列不同的环境,包括ALE、MuJoCo、Malmo、ViZ-Doom 等等[11]。OpenAI Universe 是OpenAI Gym 的扩展,目前可以接入一千多个Flash 游戏,

并且计划接入更多现代电子游戏。

4. 玩游戏的深度学习方法

A. 街机游戏

街机模式学习环境(ALE)已经成为深度强化学习算法直接从原始像素中学习控制策略的主要试验平台。本节概述ALE 中的主要进展。

深度Q 网络(DQN)是第一个在Atari 游戏中展示人类专业玩家控制水平的学习算法[70]。该算法在七种Atari 2600 游戏中进行测试,表现优于之前的方法,如具备特征构建[3] 和神经卷积[34] 的Sarsa 算法,并在三种游戏上表现优于人类专业水平。

深度循环Q 学习(DRQN)在输出前使用循环层扩展DQN 架构,这对状态部分可观测的游戏效果很好。

Q 学习算法存在一个问题,即它通常高估动作值。基于双Q 学习[31] 的双DQN 通过学习两个价值网络降低观测到的过高估计值,两个价值网络在更新时互为目标网络[113]。Dueling DQN 使用的网络在卷积层后可以分成两个流,分别估计状态值V π (s) 和动作优势(action-advantage)Aπ (s, a),使Qπ (s, a) = V π (s) + Aπ (s, a) [116]。Dueling DQN 优于双DQN,且能够连接优先经验回放。

本节还描述了Advantage Actor-Critic (A3C) 算法、使用渐进神经网络的A3C 算法[88]、非监督强化和辅助学习

(UNsupervised REinforcement and Auxiliary Learning,UNREAL)算法、进化策略(Evolution Strategies,ES)等算法。

B. Montezuma's Revenge(略)

C. 竞速游戏

Chen et al 认为基于视觉的自动驾驶通常存在两种范式[15]:(1)直接学习将图像映射到动作的端到端系统(行为反射);(2)分析传感器数据,制定明智决策的系统(介导感知)。

策略梯度方法,如actor-critic [17] 和确定性策略梯度(Deterministic Policy Gradient,DPG)[98],可以在高维、持续的动作空间中学习策略。深度确定性策略梯度是一种实现回放记忆和独立目标网络的策略梯度方法,二者都极大提升了DQN。深度确定性策略梯度方法曾用于利用图像训练TORCS 的端到端CNN 网络[64]。

前面提到的A3C 方法也被应用于竞速游戏TORCS,仅使用像素作为输入[69]。

D. 第一人称射击游戏

使用同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)从屏幕和深度缓冲区获取位置推断和物体映射,这二者也能改善DQN 在《毁灭战士》游戏中的效果[8]。

死亡竞赛的冠军使用了直接未来预测(Direct Future Prediction,DFP)方法,该方法的效果优于DQN 和A3C [18]。DFP 使用的架构有三个流:一个用于屏幕像素,一个用于描述智能体当前状态的低维评估,一个用于描述智能体的目标,即优先评估的线性结合。

3D 环境中的导航是FPS 游戏所需的一个重要技巧,并且已经被广泛研究。CNN+LSTM 网络使用A3C 训练,A3C 用预测像素深度和环闭合的额外输出扩展而成,显示出显著改善[68]。

内在好奇心单元(Intrinsic Curiosity Module,ICM)包括多个神经网络,在每个时间步内基于智能体无法预测动作结果来计算内在奖励。

E. 开放世界游戏

分层深度强化学习网络(Hierarchical Deep Reinforcement Learning Network,H-DRLN)架构实现终身学习框架,该框架能够在游戏《我的世界》的简单任务中迁移知识,比如导航、道具收集和布局任务[108]。H-DRLN 使用一个变种策略振荡[87] 来保留学得的知识,并将其封装进整个网络。

F. 即时战略游戏

即时战略(RTS)游戏的环境更加复杂,玩家必须在部分可观测的地图中实时同步控制多个智能体。

即时战略主要有以下几种方法:

独立Q 学习(IQL)将多智能体强化学习问题简化,智能体学习一种策略,可以独立控制单元,而将其他智能体当作环境的一部分[107]。

多智能体双向协调网络(BiCNet)基于双向RNN 实现一种向量化的actor-critic 框架,其中一个向度适用于每一个智能体,其输出为一系列操作[82]。

Counterfactual multi-agent(COMA)策略梯度是一种actor-critic 方法,该方法具备一个中心化的critic 和多个去中心化的actor,用critic 网络计算出的反事实基线(counterfactual baseline)来解决多智能体信度分配的问题

[21]。

G. Physics Games(略)

H. 基于文本的游戏

这类游戏中的状态和操作都以文本的形式呈现,是一种特殊的电子游戏类型。研究者专门设计了一种叫作LSTM-DQN [74] 的网络架构来玩这类游戏。使用LSTM 网络可以把文本从世界状态转换成向量表征,评估所有可能的状态动作对(state-action pair)的Q 值。

5. 游戏中的深度学习概览(略)

6. 开放性挑战

深度学习,特别是深度强化学习方法,在电子游戏中取得了卓越的成果,但是仍然存在大量重要的开放性挑战。本节我

们将对此进行概述。

A. 通用电子游戏图3. 本文讨论的深度学习技术的影响力图。每一个节点代表一个算法,颜色代表游戏基准,与中心的距离代表原始论文在arXiv 上的发表时间,箭头表示技术之间的关系,每一个节点指向所有使用或修改过该技术的节点。本论文未讨论的影响力则不在图中出现。

B. 稀疏奖励的游戏

C. 多智能体学习

D. 计算资源

E. 深度学习方法在游戏产业中的应用情况

F. 游戏开发交互工具

G. 创造新型电子游戏

H. 终身适应性

I. 与人类相似的玩游戏方式

J. 性能水平可调整的智能体

K. 游戏的学习模型L. 处理大型决策空间

7. 结论来源:“机器之心”微信公众号,如有侵权请联系小编删除。

【原创首发】史诗战争5(EpicWar5)破解本地游戏以及修改方法

首先放个史诗战争5(EpicWar5)在线游戏地址(也可以下载): https://www.360docs.net/doc/b89464641.html,/flashfile/2011-10-07/20111007111229280.shtml 但是本地直接玩的话会说this site locked所以会用到下面说的本地游戏的方法。修改器下载地址:https://www.360docs.net/doc/b89464641.html,/f/19738709.html 进行本地游戏的方法很简单,把下载好的游戏的swf文件所在的文件夹改名为“https://www.360docs.net/doc/b89464641.html,”即可进行本地游戏(注意,一旦改好尽量不要更换文件路径或者改变游戏的文件名,否则存档会随之改变) 修改步骤如下: 1、下载存档修改器flashSolEditer.exe 2、寻找存档的方法是,打开flash游戏先选好种族进入游戏后再点QUIT退出来, 这时候就会产生存档, 3、找到游戏的存档,存档位置一般是C:\Documents and Settings\Administrator(如 果不是这个名字,这个位置就是你的windows用户名)\Application Data\Macromedia\Flash Player 4、搜索EW5_SA VE_01.sol文件(也可能是EW5_SA VE_02.sol或者 EW5_SA VE_03.sol,根据种族不同而异),或者在搜索栏打入*.sol搜索文件,按修改日期排列,最新的一个.sol文件就是你刚刚玩出来的存档了。 5、把这个文件用flashSolEditer.exe打开,把存档拖到修改器的图标上打开就行 6、打开存档后会有很多变量名,其中item_inv是物品库,把它的值从0都改成 99就够了,这样通过修改就能够使用很多还没打出来的超强兵器、防具、法球了(注意保留半角逗号!) 99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,9 9,99,99,99,99,99,99,99,99,99,(一共是30种兵器,所以这里改成30个99了,复制粘贴替换原来的值即可了。给人物换兵器的话在accessory栏里面选取)7、像是unit_*****这种格式的是小兵的数据,比如unit_hobbit是霍比特人,也 就是小兵列表里的第一页第一排第一个,他的数据如下: 1,13,0,1,6,47,52,7,47,8,49,2(一共12个数字) 其中第一位是表示他的使用状况,0表示该兵种尚未出现,1表示已具有该兵种,但是未启用,2代表该兵种正在使用中,所以凡是还没打出来的兵种,只要把第一位的0改成1,就能用了!! 第二位表示的是经验值,有了经验值可以升级属性或者技能(skill) 第三位代表的是使用的兵器,上面在物品栏里已经改过,这里不用再改,直接在游戏中选用即可 最关键的是4~12位,因为它们代表的是该兵种所具备的属性或者技能。比如5代表加500血,10代表加100攻击力,49代表本类多出4个兵,56是5级治愈法术(heal spell lv5),70是二级流星雨(Meteor lv2),其他的可以自己摸索,这个修改对于英雄同样适用 其中4、5、6位对应的是第一行的属性或技能,7、8、9位是第二行,10、 11、12位是第三行 这里改变了的属性或者技能在游戏画面上是看不出来的,但是它们实际上是确实发生了改变的!例如:

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MMORPG游戏的人工智能(AI)和行为树设计 什么是MMORPG的AI? 玩MMORPG的地球人都知道,MMORPG的AI实在是弱智的要死。即使是在WOW这样顶级的游戏中,AI也是有限得掉渣,绝大部分NPC都像一个木桩一样,哪怕是精心设计的BOSS也就只有一些战斗AI。尽管有很多人把动画,或者自动寻路之类的功能也叫做AI,但是我们并不讨论这种基本功能。我们讨论的AI是指,可以使得NPC好像一个真人一样活动的AI。拥有这样AI的NPC 看起来就不再是那个只有血条和攻击力的模型,而给玩家的感受会是一个有信念、欲望和意图的生命。从更广泛的意义上说,如果整个游戏世界是“高AI”的,那么这个游戏世界会充满着自由度。这意味着玩家可以在游戏中“创造”出前所未有的武器、科技甚至会有能力改变整个游戏世界外貌和文明。如果真正出现这样一款MMORPG,那么赢得粉丝们的惊声尖叫应该并不意外。品管中心孕育中的项目“失落的大陆”目前就正在向这个方向努力中,希望能够取得一定水准的突破。 AI系统 一个典型的AI系统包括,感知,导航和决策三个字系统。对于游戏来说,感知系统是可以“作弊”的,不需要NPC去“感知”世界,系统可以直接告诉NPC 世界是怎样的。而导航系统,不属于今天的讨论范围。而决策系统才是让NPC 看起来可以有自己的意图和信念,所以我们接下来主要讨论一下决策系统。

AI决策系统的常见模型 最早,游戏AI决策系统往往是这样写的:1.switch(自己){ 2. 3.case"血量充足": 4. 5.打怪(); 6. 7.break;

8. 9.case"快死了": 10. 11.补血(); 12. 13.break; 14. 15.case"死了": 16. 17.游戏全局->Gameover(); 18. 19.break; 20. 21.} 复制代码 随着硬件的提高,可以分给AI执行的CPU时间越来越长,老板们对AI的要求自然也提高了,比如说老板可能会想出这样的策略:血量80的时候用魔法补一补就行了,血量60的时候吃个小血瓶,血量40的时候吃大血瓶,血量20的时候赶快逃跑。 于是AI程序员就需要找到上面这个switch,然后修改里头的case。想象一下,万一碰到了一个Dota高手当老板,心中有着各种很NB的杀敌策略,需要随时根据环境状态判断利用哪种策略。当策略越来越多,很快,一个带有上万行代码的函数就横空出世了!如果这个时候遇到bug了,甭说修复了,仅仅是阅读这个函数就恐怕就得呕吐了。。。 毫无疑问,上面的方法在遇到大量的状态的时候会让代码崩溃,不过经过无数前辈前仆后继用各种切身努力,帮我们提出了一种又一种精简代码的手段。目

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战争游戏:红龙-苏联牌组及战术?得 “先为不可胜,以待敌之可胜”——孙?兵法 请注意Wa r g a m e规则多样,牌组搭配与战术设计更是千奇百怪,没有完美的d e c k与战术。?我的这套d e c k是设计?于有限歼灭战(有时限或点数限制的d e s t r u c t i o n模式)。 国家苏联,没有S p e c i a l i z a t i o n,没有年代限制。 整体指导思想: 苏联的特点是武器?端,但价格?些数量少些,因此适合精巧的有限歼灭战。?我们的整体指导思想就是:建?防守;加强侦查;?各种远程武器(?炮,S E A D,对地战机,武直)和?伎俩偷分数;等待对?失去耐? r u s h过来,你就彻底赢了。所以我每次d e p l o y时,都会和t e a m m a t e说的:“O n l y4000p t s,w e b u i l d d e f e n c e a n d c a m p e n e m y,:D"?另?句有时会告诉对?的是:”W h o l o s e t h e p a t i e n c e l o s e t h e g a m e." d e c k截图和简单介绍: L o g i s t i c: 1,我保证了?够的补给供应,这样保证?炮供弹,以及武直、防空等的弹药。 2,请新玩家注意??算?下,都是?个s l o t,能提供的总油料是 F O B>直升机>卡车。双F O B会耽误第?波出单位,4v4对战或长时间对战时?较适合。

I n f a n t r y: 1,步兵?较平均,?地兵,V D V和S p e c t n a z各有优劣;如果是近战地图可以更偏重V D V和S p e c t n a z?些。 2,注意步兵的载具很重要;要有?部分搭乘25点的M i8直升机,可以为K a50等做炮灰;另外?前版本,M i8的?箭弹还挺好?的,?M i24的精度都?… 3,B T R搭载的防空步兵,这是个战术。30?个,看到敌?昂贵的直升机时两车?组沿道路快速移动过去;然后在2400?的位置突然下车;很多时候都能偷袭成功赚的点数。 4,这?的步兵并不都是最精英或武器最好的,是权衡了武器、数量和经验的选择;其实也差不太多。 S u p p o r t: 1,?炮打击防空和反坦克等软?标是重要的赚分?法。2S19必备神器,威??、射程远、装甲厚(虽然?般被砸不会死,那也要移动),且从A L B的1个单位变2个单位。玩家普遍会把C o m m a n d Ve h i c l e放树林或城市,有些区域只有?两?树林的,补给充?的情况下,不妨试着炸?炸,有惊喜!(话说我??局已经三次被敌?叫A RT Y N O O B了,不过这就是 U S S R的优势啊) 2,2S9应该耗弹药更少?些,但如今?炮发射慢了,效果没以前?猛了。不过数量多了,此外4门炮可以铺开烟雾——但烟幕基本没?,因为我们以防守为主。 3,两?主?防空被压低了经验,?前2*3个9K37B U K+42K22M,或者4个9K37+6个2K22M差别可能不?,我也在试。 4,2K22M注意关闭雷达r a d a r防S E A D,?且?以前更贵了,??保护。?论是?炮还是防空,发射后务必转移!! Ta n k s: 个?不喜欢坦克,机动性太差,太容易被偷袭,所以很少?;但还是要备?点吧。 R e c o n: 1,侦查是Wa r g a m e中最重要的了,所以我侦查?的是最好的。注意不仅包括侦察兵侦查,也包括炮灰为?级单位做“侦查”。 2,空中侦查较为灵活。但我现在还在怀疑K a52的意义是否?常?,不过d e c k限制了每类的数量,也就先如此了。。 3,S p e c t n a z?常好?,S t e a l t h能?很出?,可以潜?敌后;另外我陪M i24P,是因为M i24P作为75元的导弹平台还不错,数量和S p e c t n a z相对,不会限制步兵。普通侦察班就是作为S p e c t n a z的后备补充了。 Ve h i c l e: 1,T O S-1这次变强?了!以前往往能把敌?烧出来但很难烧死,这次时不时会给你个?惊喜(虽然是最多20点的?惊喜)…觉得2单位的防空兵或

战争游戏法、情景分析法和博弈论的比较分析_贡金涛

2011年11月情报探索第11期(总169期) 目前企业常用的竞争模拟方法主要有战争游戏法、情景分析法和博弈论3种。这3种方法虽然在本质上是相同的,即都是通过对竞争环境或竞争对手的模拟获得有价值的竞争情报,从而为企业决策提供支持。但它们在适用范围、实施过程、量化程度等诸多方面还存在不小差异。通过对这3种模拟方法的不同点进行比较,可以为企业合理选择使用这些方法提供依据。 1战争游戏法、情景分析法、博弈论简介 1.1战争游戏法 战争游戏法产生于军事领域,于上世纪80年代中期被引入企业管理领域。在商业领域,战争游戏法开展的过程如下:把参加游戏的人分成若干个小组,分别扮演本公司特定的竞争对手、第三方以及消费者等;各方根据自己面临的竞争对手和商业环境,提出自己的战略和规划,并采取相应的行动;最后由仲裁小组根据消费者一方的反应判决胜负[1]。战争游戏法在国外开展的比较普遍,有很多成功案例。1.2情景分析法 情景分析法又称情景描述、未来场景术等,是20世纪40年代以来国外发展起来的一种战略分析和预测方法。它是在对经济、产业或技术的重大演变提出各种关键假设的基础上,通过对未来详细地、严密地推理和描述来构想未来各种可能的方案[2]。情景分析法试图尽可能展示可能发生的前景状态,以促使预测结果的使用方对现有或者潜在的趋势及其相互影响有所准备[3]。目前,情景分析已成为西方国家对宏观环境分析和预测的常用方法之一。 1.3博弈论 博弈论也叫做“对策论”、“赛局理论”,是应用数学的一个分支,产生于上世纪40年代。博弈论主要研究决策主体在其行为发生直接相互作用时的决策及决策均衡问题[4]。博弈论从本质上来讲是研究决策问题的,但与传统决策理论有所不同,它更加关注的是决策中各方的互动行为。常见的博弈模型有完全信息静态博弈、完全信息动态博弈、不完全信息静态博弈和不完全信息动态博弈等。 2战争游戏法、情景分析法、博弈论的不同点 2.1适用范围 和其他任何方法一样,战争游戏法、情景分析法和博弈论并不是放之四海皆灵的,它们都有各自的适用范围。战争游戏法适用于以下几种情况[5]:①竞争对手的行动与市场及其他不可控因素高度相关; ②企业拥有众多竞争对手,并且搜集到了大量的竞争对手信息,但分析和预测工作很难进行;③竞争对手的意图不明确,企业需要理解竞争对手的目的;④企业环境中有过多未知因素,企业无法把握这些因素的交互作用。博弈论可以发挥作用的场合包括:①企业与竞争对手存在较强互动性,每一方的决策都以对方决策为依据;②企业与竞争对手之间有明确的竞争对象,这种竞争对象可以直接或间接进行量化;③企业试图对互动结果进行定量预测;④企业所掌握的竞争对手信息不充分,使用常规方法无法进行分析。战争游戏法和博弈论都是对竞争对手进行互动分析,但也有不同之处:前者在分析时将环境因素如消费者、政府部门等也考虑进去,后者的分析局限在竞争对手之间;前者适合定性分析,后者适合定量分析。情景分析法与以上两种方法不同,它是一种对企业宏观环境进行预测的方法。它可以有效处理环境的未来不确定性问题,适合对企业环境进行中长期预测。总的来看,战争游戏法和博弈论适合模拟微观上企业竞争对手之间的相互对抗,情景分析法适合在大时间尺度上对企业宏观环境进行预测。2.2实施过程 战争游戏法的实施包括4个步骤:游戏准备、规则设计、游戏模拟和汇报总结[6]。游戏准备主要是明确问题、搜集与问题有关的情报;规则设计的任务是制定游戏程序和规则;游戏模拟则是各游戏小组扮演不同的角色进行对阵;汇报总结是将游戏模拟结果反馈到企业决策部门从而优化企业战略。情景分 战争游戏法、情景分析法和博弈论的比较分析 贡金涛周鹏 (宁波职业技术学院图书馆浙江315800)(南开大学商学院信息管理系天津300071)摘要:比较分析了战争游戏法、情景分析法和博弈论的不同点,并指出它们可以互相借鉴和配合,以发挥整体功能。 关键词:战争游戏法情景分析法博弈论比较 中图分类号:G350文献标识码:A doi:10.3969/j.issn.1005-8095.2011.11.009 收稿日期:2011-02-15 作者简介:贡金涛(1981—),男,硕士,研究方向为竞争情报、信息检索教学,已发表论文7篇;周鹏(1981—),男,2010级情报学博士研究生,研究方向为竞争情报学,发表论文7篇。 26

游戏人工智能的发展与展望

XXXX大学 人工智能专题研究 游戏人工智能的发展与展望 学院计算机科学与技术学院 学生姓名 学号 指导教师姓名 2011年12月26日

目录 课题研究背景及问题的提出 (3) 一、人工智能及游戏人工智能简介 (4) 1、人工智能简介 (4) 2、游戏人工智能简介 (4) 二、游戏AI设计目的 (4) 1、增加游戏的挑战性 (5) 2、增加游戏可玩性 (5) 3、帮助展开游戏情节 (5) 三、定性与非定性AI (5) 1、定性的游戏AI (5) 2、非定性的游戏AI (6) 四、现有的一些游戏AI技术 (6) 五、从一些具体的游戏实例中看游戏AI (7) 1、魔兽世界的一些小AI (7) 2、即时战略强大的AI (7) 3、战棋类AI和即时战略AI的比较 (7) 六、游戏AI的展望 (8) 1、我所希望的游戏AI的改观 (8) 2、未来的游戏AI发展 (8) 七、总结 (9) 参考资料 (9)

课题研究背景及问题的提出 1、游戏产业的飞速发展 游戏是一项新兴事物,但游戏的发展十分迅速。在国外,游戏开发经历了20余年的风雨,现在已成为一个高技术,高利润和高速发展的行业。在中国,游戏特别是网络游戏,构成了IT 行业中新型的利润增长点,中国游戏产业也开始蓬勃发展。由于中国拥有最大数量的游戏玩家和用户,使得中国游戏市场已经成为全球最关注的市场。 2、游戏离不开人工智能 我们从小就接触了电子游戏,可以说是见证了游戏业的不断发展与进步。我们玩的游戏越来越高级,越来越精彩。从最早的俄罗斯方块,到小霸王,到魔兽,到现在的纷繁的令人眼花缭乱的各种单机游戏以及网络游戏。我们不禁要问:这些游戏吸引我们的是什么,为什么有的游戏经久不衰,令人乐此不疲,一遍又一遍的玩;有的却索然无味,最多玩两遍就不去再碰?毫无疑问,游戏人工智能是极其重要的一个方面。 我们最早开始知道游戏人工智能存在应该是在即时战略类游戏中,与电脑操纵的部队进行战斗。在魔兽争霸出现之前,国外玩家就很热衷于与电脑进行即时战略对战,那类的游戏也是各种各样层出不穷。但当魔兽争霸出现后立即占领了市场,因为它允许玩家进行局域网联机对战,也就是说,玩家更倾向于“与人斗其乐无穷”,而不是那些死板的,摸透了的,低级的“电脑”----它们需要进化。可以看出,正是玩家的需求促使了游戏人工智能的前进。 3、问题的提出 在游戏业长久的发展中,游戏人工智能在不断进步,带给我们一个又一个惊喜。作为一个电脑游戏爱好者以及计算机专业的学生,使得我对游戏人工智能在游戏中的作用,玩家需要什么样的游戏人工智能及未来的人工智能将会是什么样的产生了极大的兴趣。因此我对这方面进行了一些简单的研究。 关键字:人工智能游戏AI 发展非定性

战争世界手游图文攻略详解

战争世界手游图文攻略详解 GameLoft的游戏制作水准让人真心佩服,大湿还没沉浸在《Wonder Zoo》的发展当中 ,《World at Arms》的出现让大湿再一次痴迷。《World at Arms》是GameLoft又一款模拟战略类的大作。游戏以战争为题材,在模拟经营的基础上,添加了战略元素,玩家需要在资源、兵力、战略三者寻求发展的平衡。虽然我反感游戏中增添政治色彩,但念在你是业界大佬,游戏做的又如此出色,暂且放你一马。 在战场上只有血腥的敌人,没有同情的眼泪。随着越来越多的战争题材游戏被搬上荧屏,策略类战争游戏无疑成为了最佳的游戏模式。在玩家们熟悉了智乐的第一人称射击大作《现代战争3 》后,是不是也很想看下智乐在策略类战争游戏《战争世界》上会有什么建树呢? 《战争世界》是一款标榜策略PVP类型的战争游戏,由大名鼎鼎的gameloft于昨晚火爆上架。与智乐同题材的《现代战争3》游戏不同,本作没有那让人称赞的的精美火爆游戏画面,也没有细致入微的景物镌刻,更加没有第一人称设计游戏的紧张刺激感,取而代之的是策略游戏中需要的缜密思绪和严谨的观念。所以在本作上需要突出的并不是画面,而是智乐在各种元素上的精细描画,图片覆盖范围很广,几乎游戏中出现了的元素都带有丰富细致的图片。 游戏的主界面相信对大家也不会陌生,与我们小时玩的红色警戒比较类似。主基地、兵营、发电厂、坦克营等等。在这款游戏中,涵盖了两种资源:一种是金币,用来生产兵力、基础设施建设;另一种是石油,石油是用来发动战争的。若你有足够的兵力,但没有石油,你是无法发动一场战争。但若你有足够的石油而没有充足的兵力,即使去打仗,结果也可想而知。所以,两种资源务必要兼顾平衡,这是玩该类游戏的精髓所在。 游戏中还有一个非常重要的建筑,那就是发电厂。若电力不足,将无法建造更多的建筑,而发电厂的价格不菲,所以大家一定要格外的重视金币的积累。模拟经营类的游戏都少不了装饰 建筑,但是在这款游戏上,我建议大家不造装饰建筑为好,因为装饰建筑不仅占地而且耗电,非常不划算。 再介绍下兵种。1-10级有步兵和机械两类兵种。 其中步兵兵种如上图所示,种类繁多,但是华而不实的较多。由于该款游戏过图兵种损耗 较大。所以务必要选择合适的兵种来进行战争,否则你的资源无法支撑。 个人认为,初期选择志愿兵过图是比较合适的,价钱不贵,建造时间较短,3点攻击和4点防御足矣。 另外,你也可以选择两个民兵进行融合,如下图所示:

蘑菇战争Mushroom Wars游戏攻略 新手必看

蘑菇战争Mushroom Wars游戏攻略新手必看 Mushroom Wars《蘑菇战争》算不上是一款新游戏,早在多年前,便已登陆过PSN、PS3等其他游戏平台,本作画风清新休闲,没有太过强烈的画面色彩感,稍显简约,却不失美感,作为一款策略游戏,Mushroom Wars《蘑菇战争》玩法也相对简单,并没有过于复杂难懂的规则,即便没有中文,相信很多玩家也能轻松上手。 游戏开始前,以及部分游戏关卡之间,都会穿插简短的漫画式剧情,不太重要,仅丰富游戏的内容,感兴趣的玩家可以仔细看下,想要快速游戏的玩家也可通过右下角的按钮直接跳过。 游戏共设计有三种模式:单人关卡模式、挑战模式和多人模式。

单人关卡模式下,敌我双方分为两大阵营:橘黄(玩家)与蓝色(AI),双方的目的则是不断提升自身实力,进攻对方的营地,直到消灭对方或占领特殊建筑。所有蘑菇型建筑上方的数字代表该建筑中当前的兵力,兵力会根据建筑的等级不同而以不同的速度自动增长,通过双击带箭头的建筑可对建筑进行升级,升级后该建筑的兵力增长与兵力容量都将有所提升。 通过指向性划线操作,可对目标建筑进行发兵操作,如我方发出兵力超过目标建筑兵力便可占领建筑,当然,敌方也可以同样的操作占领玩家的建筑。界面下方的色彩条会实时显示全场敌我双方的兵力比,色彩条左右两方的“省略号”则是双方的“士气”,可影响双方兵力的战斗力(攻击、防御与速度)。而界面左侧的百分比条则是用以控制一次划线操作的发兵数量。

炮台型建筑会在圆形虚线范围内攻击对方路过的兵力。另外随着关卡的深入,会逐步出现不同的难度,简单、中等,后期应该会加入困难难度,难度可由玩家于关卡开始之前自行选择。 游戏中带有星星标记建筑的关卡,只需要占领星型建筑便可过关,策略性与目标性更强,需要玩家的操作灵敏度要求也更加的高。另外在游戏的主界面左侧,会有定期开放的对战关卡,倒计时结束之后,便可进入关卡。 总的来说,Mushroom Wars《蘑菇战争》虽为策略游戏,但整体玩法与规则相对简单,一定程度上降低了游戏的难度,提升了游戏的休闲氛围,轻松的游戏环境,简约的画面风格,以及简单易学的操控与规则,使得本作更贴近大众玩家,有兴趣的玩家不妨下载一试。

3个方向把握战争类SLG游戏的战斗设计

文/Serening 一、概述 随着game of war和clash of kings的风靡,slg游戏开始越来越多进入市场。而目前的slg 游戏有一个很有趣的地方,就是多没有战斗表现,而是战报的方式描述战斗。最近GL出了一款战争游戏帝国霸略,增加了战斗表现,但是说实话做的实在是不怎么样,因为背后的战斗规则没有太突出的地方。 本文只讨论GOW/COK类的SLG。 二、战斗规则 (一)基本设定 slg到底需不需要战斗表现,这个问题我们先搁置,但是后台的战斗规则一定是要有的。 首先,我们先阐述我理想中的战斗基本设定: ?回合制 ?部队为单位 ?有站位

在这样的基本设定下,Slg的战斗规则核心在五个部分:胜负规则,兵种设定,部队数量设定,战场设定。 (二)战斗规则 1. 胜负规则 无非两种。 第一种,谁的部队先被消灭光,谁就输了,详见帝国霸略的战斗表现。不过这种一般都会设置一个损伤系数,不然打一次兵全死光了体验太差。 第二种,固定回合数,谁死的兵或者战力受损多谁输。 2.兵种设定 这里也分两个部分。 其一,是兵种的设定。 不同兵种防御能力和攻击能力的比例设置,是设定的第一环,保证单兵战力下的平衡,是首先要做的。 在此之上,克制关系是一个很容易想到的增加策略游戏的办法,所以大家都在做。像GOW 还有战术兵种(强势克制某一兵种)的设计。兵种的克制关系多是通过伤害系数实现,具体值则根据需求而定。 兵种随着等级跃迁,带来的战力提升系数,则是第二个需要考虑的部分。这里设计兵种属性提升系数和战斗伤害公式的设定。兵种等级压制不宜做的太过明显,总的来说我也更倾向于使用除法伤害公式,在此并不展开论述,具体细节如兵种升级能力提升值,公式选用具体哪个变种,得做综合考量。 其二,是不同的兵种的站位。

新兴人工智能应用(练习一:人工智能游戏)

新兴人工智能应用(练习一:人工智能游戏) 1、(单选,10分) 井字棋游戏,是一种在()格子上进行的连珠游戏? A、2*2 B、3*3 C、4*4 D、5*5 答案:B 2、(单选,10分) 美国科学家经过18年的努力,构建了一个无法被击败的西洋跳棋人工智能程序是(),就是最顶尖的跳棋选手也只能和它打成平手。 A、Tic-Tac-Toe B、TD-Gammon C、Chinook D、深蓝 答案:C 3、(单选,10分) 人工智能游戏用到的主要技术错误的是() A、决策树 B、有限状态机 C、神经网络 D、区块链 答案:D

决策树通常有()个步骤 A、二 B、三 C、四 D、五 答案:B 5、(单选,10分) 有限状态机有()个要素 A、二 B、三 C、四 D、五 答案:C 6、(单选,10分) 神经网络的组成层次中错误的是() A、输入层 B、隐藏层 C、中间层 D、输出层 答案:C

OpenAI 使用一种称为()的方法来训练AI,这种技术看似简单,却能让AI 学习复杂的行为。 A、决策树 B、有限状态机 C、神经网络 D、强化学习 答案:D 8、(单选,10分) AlphaStar之所以能战胜人类,错误的原因是() A、使用深度增强学习来实现训练模型,包含了强化学习和深度学习 B、高度可伸缩的分布式训练系统 C、AI的反应较快,视野较好,不会墨守成规 D、AlphaStar运气好 答案:D 9、(单选,10分) AlphaStar与两位《星际争霸2》人类职业选手进行了11场比赛对决演示,人类取得了0场胜利。 A、正确 B、错误 答案:B 10、(单选,10分) 人工智能游戏可以应用到兵棋推演、战术推演、模拟驾驶和军事训练中。

战争游戏:红龙纯中国战队配卡作战攻略

战争游戏:红龙-纯中国战队配卡作战攻略 战争游戏红龙??玩家可以选择很多不同的兵种搭配作战,在不同国家战役中?对不同的敌?是配卡也需要做相应的改变,可能很多新?玩家对中国队伍配卡不太了解,下?是相关配卡作战?得经验分享。 纯中国战队配卡做战攻略 卡组 1.步兵:2卡步兵车1卡反坦克步兵车1卡陆战队直升机1卡利剑Z9 2.装甲:88I1卡88I I2卡88I I I3卡 3.侦察:侦察直升机侦察步兵Z9侦察坦克. 4.车辆:Z T G-591卡Z T G-891卡Z T G-922卡 5.直升机:Z9-H J-81卡Z9-H Y-81卡 步兵的作?就是抢点城市和防守城市森林,离出兵点近的城市和防御点,直接侦察步兵Z9开视野侦察,?步兵车步兵和反坦克步兵占领和防守。离出兵点远的城市和防守点那肯定是要和对?抢点的!先?侦察直升鸡进?侦察,然后?直升机陆战队和利剑Z9进?抢点控制城市,步兵车步兵长途奔袭的后续?援打法。 另外城市和森林控制住之后,利?车辆占据树多的地?辅助步兵防守城市和森林,直升机空中掩护,车辆后?布置防空。 ?般情况下,中国的坦克主要是以多进攻控制点,?厚的在前?,?薄的在后?点,中国装甲的优势就是多和射程远,平原攻防战总体来讲,中国的装甲单位不吃亏,但是因为多,所以?较考操作。缺点是?多?薄?且?炮威?相对?较?。所以在进攻的过程中?定要操控好后?的辅助攻击车辆和空中单位协同进攻。?定要集群进攻,装甲后?要跟随防空机炮和反装甲导弹发射车协同,但要保持好车距,别到时候没操作好,被对?轰炸机?炸??堆。进攻的过程当中尽量不要??停停,因为装甲单位多,直接点Q过去车辆遇到攻击单位会停车进?攻击,?但停车对?反应快的,就会出轰炸机炸你的坦克,所以尽量不要停车攻击,因为是集群进攻,所以停车攻击很容易造成扎堆的现象,给对?轰炸机提供机会。?定要??合成,把车辆速度差不多的坦克编组,找好进攻点,直接点打过去,?直打到有森林的地?再分散停车休整。 遇到对?坦克集群拦截的话,要注意??坦克要编成两队,绕着对?坦克的外围向两边分散,绕着对?坦克两边攻击,?队绕?队点Q攻击,相互交换运动,尽量把对?围在中间,利?狼群战术由外向内打,时刻注意??轰炸机的机会,找准机会丢轰炸机。不管你怎么打,对?的坦克数量决定不会?中国的坦克数量多。 攻进控制点以后,?多数控制点?都有房屋,装甲车辆千万不要盲?的突进城市??去,那些房屋???般都会有步兵在??。先控制好城市外围的森林和周边防御点,然后作好侦察,调动步兵单位和步兵装甲车进?城市攻坚战。?个房屋?个房屋的打,步兵空降的话要在安全的地?空降,然后步兵车打城市边缘的第?个房屋,确定没步兵了,在???的步兵占领房屋,顺着房屋?步步推进控制城市。拿下之后,进?防御。

(完整版)兵棋推演

谈我对兵棋推演的一些细微认识 姓名:易梦琦 学号:2302010019 队别:二旅三营

我们最近开了一门名叫“兵棋推演”的课程,这门课程是介绍如课题的东西,刚开始我们看着一张张“花样”的带着各种格子的地图和一些更多的花花绿绿的纸片疑惑不解,甚至还能看到骰子……后来跟着教员的脚步,我们慢慢的揭开了这些东西的神秘面纱…… 兵棋推演,被誉为导演战争的“魔术师”,推演者可充分运用统计学、概率论、博弈论等科学方法,对战争全过程进行仿真、模拟与推演,并按照兵棋规则研究和掌控战争局势,其创新与发展历来为古今兵家所重视。 兵棋通常由地图(棋盘)、推演棋子(算子)和裁决规则(推演规则)三个部分组成,从形式上看类似于传统的沙盘推演。但兵棋推演不同于沙盘推演之处,在于它需要设置实际的数据,如地形地貌对于行军的限制和火力打击效果的影响,不同规模和兵种间的战争伤亡数据不同等。这些数据类似于军事运筹中的模型数据,但数据只是兵棋推演的规则,兵棋推演的作用是推演双方通过排兵布阵,通过对战场资源的利用,进行模拟的战争游戏,而后通过对推演过程中指挥员决策的分析,对比查找适合这场“战争”的最佳策略。因此,兵棋推演应是作战模拟不可缺少的一个重要部分。

兵棋是模拟战争对抗的各方人员,使用代表战场及其军事力量的棋盘和棋子,依据从战争经验中总结的规则,对战争过程进行逻辑推演研究和评估的军事科学工具。按照美国兵棋专家詹姆斯·邓尼根的解释:“如果你以前从未面对过兵棋,最简单的方式是把它想象成象棋,但有更为复杂的推演棋盘,更为复杂的移动棋子及捕获对手的方法”。 以上都是一些从网上查来的官方解释,兵棋说到底其实很简单,就是为了模拟实战制定的相关规则的军兵种战棋类游戏,这种游戏能有效的起到锻炼指挥员的整体协调能力、兵种配置操控能力等重要指挥技能,在当今和平年代,这种类似演习的军事游戏对于全军履行“能打仗打胜仗”的新时期历史使命来说是一个值得研究的重大课题。所以我们需要学好这门课程,这是作为一名初级指挥员所必须具备的技能和素质。当然了,这些话都说的有些过于笼统,兵棋有很实际的用途。面对复杂的情况,人的计算能力的有限性,任何假想的策略和方案的实际,接下来让我细细地分析一下兵棋的具体作用吧: 一、兵棋推演结果都需要数值计算,计算的结果未必与策划者的意图一致。因此,在实际的策略选择和方案制定的决策上,就需要先进行可行性分析和结果推演计算,以起到评估和发现漏洞的作

2020年新兴人工智能应用试题及答案

2020年新兴人工智能应用试题及答案 练习一:人工智能游戏 1、(单选,10分) 井字棋游戏,是一种在()格子上进行的连珠游戏? A、2*2 B、3*3 C、4*4 D、5*5 答案:B 2、(单选,10分) 美国科学家经过18年的努力,构建了一个无法被击败的西洋跳棋人工智能程序是(),就是最顶尖的跳棋选手也只能和它打成平手。 A、Tic-Tac-Toe B、TD-Gammon C、Chinook D、深蓝 答案:C 3、(单选,10分) 人工智能游戏用到的主要技术错误的是() A、决策树 B、有限状态机 C、神经网络 D、区块链 答案:D

4、(单选,10分) 决策树通常有()个步骤 A、二 B、三 C、四 D、五 答案:B 5、(单选,10分) 有限状态机有()个要素 A、二 B、三 C、四 D、五 答案:C 6、(单选,10分) 神经网络的组成层次中错误的是() A、输入层 B、隐藏层 C、中间层 D、输出层 答案:C 7、(单选,10分) OpenAI 使用一种称为()的方法来训练 AI,这种技术看似简单,却能让 AI 学习复杂的行为。 A、决策树

B、有限状态机 C、神经网络 D、强化学习 答案:D 8、(单选,10分) AlphaStar之所以能战胜人类,错误的原因是() A、使用深度增强学习来实现训练模型,包含了强化学习和深度学习 B、高度可伸缩的分布式训练系统 C、AI的反应较快,视野较好,不会墨守成规 D、AlphaStar运气好 答案:D 9、(单选,10分) AlphaStar与两位《星际争霸2》人类职业选手进行了11场比赛对决演示,人类取得了0场胜利。 A、正确 B、错误 答案:B 10、(单选,10分) 人工智能游戏可以应用到兵棋推演、战术推演、模拟驾驶和军事训练中。 A、正确 B、错误 答案:A 练习二:人工智能安全 1、(单选,10分)

人工智能技术在游戏中的应用解读

人工智能技术在游戏中的应用 学院 专业 研究方向 学生姓名 学号 任课教师姓名 任课教师职称 2012年6月22 日

人工智能技术在游戏中的应用 前言:人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸 和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机 科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出 反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系 统等,研究成果已经广泛地用于了各行各业,当然也包括游戏。 我们玩电脑游戏,主要是为了得到一种放松、一种享受、以及在现实生活中无法得到的一种快感。这需要电脑游戏能制作得符合玩家的口味,游戏的主题能够吸引玩家深入,游戏的规则和结果能够使得玩家满意。而在这一切中,人工智能技术扮演了相当重要的角色。摘要:本文探讨了当前人工智能游戏中的应用状况,阐述了游戏AI的应用技术,并列举。 关键词:游戏;人工智能;有限状态自动机;模糊逻辑;产生式系统;决策树;人工生命; 专家系统;神经网络;遗传算法 1. 电脑游戏与人工智能的关系 电脑游戏从诞生以来,由于其强大的模拟现实作用,越来越受到人们的喜爱。随着现代计算机、网络、虚拟现实、人工智能等技术的发展,游戏的拟人化越来越逼真。高度的拟人化使得现代电脑游戏能够模仿人类社会中的各种情形,并把这些情形通过视觉、听觉、甚至触觉等多种感官反映到人的大脑,从而对人们的现实生活产生巨大冲击。 无论是什么游戏,游戏玩家都希望在游戏中能够体验到现实中无法体验到的刺激,得到现实中无法得到的满足。这些刺激和满足主要表现在特定的挑战、社会化、幻想、情感等方面。 人们在玩电脑游戏的时候,也希望游戏中的其他角色能够拥有某些程度上的智能。这些智能可以使得人们能够在游戏的同时得到满足,它可以使人在进行游戏中不觉得孤单。然而,这种智能必须得到控制。如果游戏中的机器角色的智能明显高于玩家的能力,玩家会有很强烈的挫败感,之后便会放弃这样的游戏。所以,人工愚蠢(Artificial Stupidity)技术也是必不可少的。在游戏中,太强或太弱的人工智能都是不合适的。 那何种程度的人工智能才是合适的呢?回答这个问题首先要考虑怎样的机器可以算作智能机器。这里就不能不提人工智能之父图灵。图灵在1950年提出了“图灵实验”的概念,他认为能够通过图灵实验的机器是具有智能的。其实,在游戏中也是一样的。“图灵实验”在游戏中可以这样描述:当玩家和其他玩家同诸多机器在同时游戏时,如果这个玩家通过游戏规则中的任何方式都无法分辨游戏中的其他角色哪个是其他玩家,哪个是机器的线程,那么我们可以说这个游戏通过了“游戏中的图灵测试”。一般来说,通过了“游戏中的图灵测试”的游戏是最适合玩家娱乐的。 最近网络游戏大量流行,我觉得,网络游戏也许是人工智能最佳的实验场合。因为网游是现实社会的一个简化版本,这在里,大量需要各种处理问题的知识与技巧,需要各种类

游戏AI介绍

期末作品报告 课程名称:专业英语 学号: 姓名: 班别:

填写须知 一、个人独立完成作品和报告,不得抄袭。 二、报告字体用小四号宋体,单倍行距,要求统一用A4纸双面打印。

1.全文翻译 游戏AI介绍 在广义上说,大多数游戏都包含一些人工智能(AI)的运用。例如,开发人员多年来都使用AI来给游戏中无数的人物以生命力,从经典的街机游戏Pac Man的鬼魂到第一人称射击游戏中的机器人,还有很多其他游戏。各种各样的游戏类型和游戏人物对什么是游戏AI给出了一个相当广泛的解释。事实上,AI也在其他传统的科学领域得到广泛的运用。 一些开发商认为路径搜索是游戏AI的一部分,有些则认为碰撞检测是游戏AI 的一部分。显然,广义上来说游戏AI是无处不在的。我们要继续解释什么是游戏AI,包括从简单的追逐和逃避在内的一切运动模式,以及神经网络和遗传算法。游戏AI 属于弱AI的范畴是最适合的,但是,在某个意义上,你可以想象游戏AI应用领域的广泛程度。 在游戏中,我们不一定对给参与游戏的机器方以人水平的智能感兴趣。也许我们可通过写代码来控制非人类的生物,比如龙、机器人,甚至老鼠。另外,谁说我们必须赋予机器方智慧呢?不赋予机器方智慧以增加游戏内容的多样性和丰富性。虽然游戏AI经常被呼吁解决相当复杂的问题,但我们可以利用AI去尝试给机器方以个性模样、不同的性格,或塑造情感和各种性情,如,害怕,焦虑,等等。 游戏AI的定义是相当广泛和灵活的。凡是能够产生适当水平的智能从而让游戏更加逼真,有挑战性,最重要的是使游戏变得更加有趣的东西,都可以被当做为游戏AI。正像在游戏中使用真实的物理现象那样,优良的AI增加了游戏的沉浸性,吸引游戏者,使他们一度置身于虚拟世界中。 定性与非定性的AI 游戏AI技术一般有两种形式:定性和非定性。 定性 定性的行为表现是具有指定和可预见性。不含有任何的不确定性。一个简单的追逐算法就是定性行为的一个例子。您可以在代码中设定机器方角色朝某一目标点沿x 和y坐标轴推进,直到角色的X和Y坐标与目标位置一致。 非定性 非定性行为和定性行为正好相反。这些行为具有一定程度的不确定性并且是不可预测性(不确定性的程度取决于AI方法的应用以及这些方法的执行情况)。机器方学习并适应玩家的战斗策略就是一个非定性行为的例子。这种学习方法可以使用神经网络算法、贝叶斯算法,或遗传算法完成。

战争游戏:红龙东方之珠战役图文教学攻略

战争游戏:红龙-东?之珠战役图?教学攻略 《战争游戏:红龙》东?之珠战役图?教学攻略,东?之珠战役怎么玩。 1.在观看本帖前必先了解,本?中??平有限,错别字其多。 2.本?有使?S L?法了解,A I,的战??式。 3.前?南韩和熊龙?战都很简单,有需要才发。 4.在上?那两个战役中,经常打出重?胜利,完全胜利,才玩东?之珠吧,根本不是同?个级别。 5.本?只会P R I N T,S C R E E N,?画家....但发现图都很?>300K B....所以表??式会?较差。 开始 第?回合 北区,1坦克队,1反坦车(被F-4E盖着),1直昇机步兵队,1空空战?机(F-4E),1多?途战?机(G R3),补给直昇机队(有休整过)。

新界,1坦克队有130坦(M K1),这点?常重要,1空防飞弹车,1轰炸机(G R1,I D S),1?步兵队,侦测车队。 先到新界看?看:新界地图分析。 %{p a g e-b r e a k|第?回合(1)|p a g e-b r e a k}% 新界地型,?分区在河上?。 看似6分的B区有树林,A I从深圳来,必然要通过城市左?空圹地型,

城市右?沿河?出,必会受到河对?,树林的伏兵攻击。 同样6分的E区,根本就是?个树林区,?常有利防守。 北区和?屿?没有分,那总基地必须是荃湾了。 事实上两个地型对于,我们来说都不太好守。 守B区。 我?坦克的能?,数量,凝聚?都是弱势。 A I从左?来,前?的?树林和空地之间的距离没有1500...这是最弱的坦克炮距离....。 步兵?箭炮的距离又太远。 简单来说,这是A I?出来便和我们坦克对射,质量占优的A I,完凸掉我军。 放部队在后?点的?树林。 开始时坦克之间对战占优了,但係A I分兵从B区沿河进攻。 很容易打掉后?空地的防空车,我?坦克被直昇机痛击,或直接?炮覆盖,坦克强冲。 P S1:,防空车的?的的打掉第?波的反坦克直昇机和侦查直昇机。 因为本关战机价格?,A I防空充?,进?点?较远,不好?。 别?个要点?援部队要从北区出发,河边通常守不了,派多少上B 区,有4/5都是要死在北区到B区树林上。 守E区。 E区地型事实上?深圳城市?,结果远距离变近距离 这是?个放兵例?,可按个?风格,敌兵实际部队类型改变。 防空兵是死使,打到1部直昇机就回本了。 防空车不放进树林是因为形成不了射击线,看到A I坦克成功上了?地,必须后煺到?屿?->荃湾基地。

电子游戏在军事中的应用

电子游戏在军事中的应用 如今,娱乐性和交互性并举的电子游戏已成为我们大众生活的一部分,游戏式广告、游戏式营销、游戏式教学等理念和产品层出不穷。与此同时,游戏也在其发展历程中积极地融入军事领域。今天,就让我们了解一下那些游戏和军事的合作结晶。传奇渊源 电子游戏自诞生起就和军事有着难以割舍的联系。 1958年10月18日,在美国布鲁克海文国家实验室的开放日上,人们在一个供参观者娱乐休闲的展台前排起了长队。在这个展台上,有一台早期计算机、一台阴极射线管示波器和两只亮闪闪的铝制游戏手柄,当一名体验者按下手柄的按钮时,示波器上的一个亮点会划出一道抛物线从荧光屏一端飞向另一端,另一位体验者适时按下手柄的按钮后,这个亮点又会以一道抛物线飞回去,如此循环往复。这就是电子游戏的开山鼻祖――《双人网球》。 游戏的发明者是一位军事电子专家――威廉?希金博特姆,二战期间,他曾为XB-28轰炸机设计了雷达显示器,还曾参与“曼哈顿工程”,率领团队为人类首颗原子弹设计引 爆装置和相关测量仪器。战后,希金博特姆进入了主要从事核物理研究的布鲁克海文国家实验室。1958年的一天,当他

在阅读“唐纳30”型模拟计算机附带的说明书时脑洞大开,心想这台能够计算弹道导弹飞行轨迹的计算机同样可以用 来计算一颗球的弹跳轨迹。在一名技术员的协作下,仅仅4小时后,史上第一个专供娱乐的计算机游戏――《双人网球》宣告设计完成,在几星期后,便出现了开放日上的那一幕。 《双人网球》是历史上首款以娱乐为目的开发的电子游戏,出自一位军事电子专家之手,图为展览中的《双人网球》原型机 《毁灭战士》在图像引擎、联网技术和游戏模式上令当年的玩家耳目一新.也吸引了军方的注意。 《双人网球》的游戏界面。 让来自国防部的尖端计算机技术成为了学生们竞相争 抢的新玩具,军事电子专家希金博特姆的灵光闪现对世界(尤其是广大学生家长)的深远影响与他曾参与的“曼哈顿工程”相比豪不逊色。 《战争地带》用线条营造出的3D效果在当年引起了轰动,在大型游戏机市场风靡一时 《战争地带》军用版――《布雷德利训练器》的游戏界面,操作者不能操纵坦克移动,仅供炮手训练。 军用版《毁灭战士》在提升游残防真度方面做出了多项改进,图为厚版游戏与《陆战队战士》的游戏画面对比。稚嫩的早期探索

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