实时格斗游戏的智能决策方法
格斗游戏作为实时双人零和对抗博弈的代表性问题,具有实时对抗和快速响应的重要研究特性.相应针对性方法的提出有效反映了游戏人工智能领域的重要研究进展及发展方向.本文以格斗游戏人工智能竞赛作为研究背景,将智能决策方法分为启发式规则型、统计前向规划型与深度强化学习型三大类型,介绍相应的智能决策方法在实时格斗游戏中的研究进展.为分析格斗游戏智能决策方法的表现性能,本文提出了胜率、剩余血量、执行速率、优势性和伤害性的5个性能因子,系统分析智能决策方法的性能优势及不足.最后,对未来的在格斗游戏中研究发展趋势进行展望....
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Published in | 控制理论与应用 Vol. 39; no. 6; pp. 969 - 985 |
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Main Authors | , , , |
Format | Journal Article |
Language | Chinese |
Published |
中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室,北京100190%中国科学院大学人工智能学院,北京100049
01.06.2022
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Subjects | |
Online Access | Get full text |
ISSN | 1000-8152 |
DOI | 10.7641/CTA.2022.10995 |
Cover
Abstract | 格斗游戏作为实时双人零和对抗博弈的代表性问题,具有实时对抗和快速响应的重要研究特性.相应针对性方法的提出有效反映了游戏人工智能领域的重要研究进展及发展方向.本文以格斗游戏人工智能竞赛作为研究背景,将智能决策方法分为启发式规则型、统计前向规划型与深度强化学习型三大类型,介绍相应的智能决策方法在实时格斗游戏中的研究进展.为分析格斗游戏智能决策方法的表现性能,本文提出了胜率、剩余血量、执行速率、优势性和伤害性的5个性能因子,系统分析智能决策方法的性能优势及不足.最后,对未来的在格斗游戏中研究发展趋势进行展望. |
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AbstractList | 格斗游戏作为实时双人零和对抗博弈的代表性问题,具有实时对抗和快速响应的重要研究特性.相应针对性方法的提出有效反映了游戏人工智能领域的重要研究进展及发展方向.本文以格斗游戏人工智能竞赛作为研究背景,将智能决策方法分为启发式规则型、统计前向规划型与深度强化学习型三大类型,介绍相应的智能决策方法在实时格斗游戏中的研究进展.为分析格斗游戏智能决策方法的表现性能,本文提出了胜率、剩余血量、执行速率、优势性和伤害性的5个性能因子,系统分析智能决策方法的性能优势及不足.最后,对未来的在格斗游戏中研究发展趋势进行展望. |
Author | 赵冬斌 朱圆恒 梁荣钦 唐振韬 |
AuthorAffiliation | 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室,北京100190%中国科学院大学人工智能学院,北京100049 |
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DOI | 10.7641/CTA.2022.10995 |
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Issue | 6 |
Keywords | 统计前向规划 实时格斗游戏 性能因子 智能决策 深度强化学习 |
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PublicationDecade | 2020 |
PublicationTitle | 控制理论与应用 |
PublicationTitle_FL | Control Theory & Applications |
PublicationYear | 2022 |
Publisher | 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室,北京100190%中国科学院大学人工智能学院,北京100049 |
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