手机游戏中NPC协同处理能力的研究

FSM技术的引入提高了游戏中NPC的智能化程度.从一定程度上满足了用户的需求.但是NPC之间并没有协同处理能力,这一点极大地降低了游戏的可玩性.针对NPC的协同处理能力问题,提出了一种基于FSM的协同处理能力的算法.该算法增加了NPC之间的协同处理功能,有效地解决了NPC协同作战的问题,提高了游戏的可玩性,并从设计和时间上证明了该算法的可行性.     

基于强化学习的非玩家角色行为改进

当前游戏中非玩家角色(Non-player Character,NPC)的行为主要基于随机决策或者传统的预定义行为决策,该方法的NPC不具有对游戏环境的自主学习能力.本文研究的目的是探索将强化学习方法应用于提高游戏NPC智能,使NPC在游戏过程中能实时地学习和适应演进的游戏环境,产生最合适的行为策略来响应玩家.本文提出一种动态训练强化学习的探索率参数方法,并将该方法应用于经典的Bomber Man游戏中.实验结果表明,该方法训练的NPC比非强化学习和传统强化学习训练的NPC具有更高的智能.     

基于人工神经网络游戏程序的研究和设计

计算机游戏是高新技术发展的产物,一个游戏成功与否取决于游戏的核心算法设计.要使游戏在玩家手中百玩不厌、妙趣横生,就要在游戏研发中应用新的理论和算法.智能程序设计在游戏可玩性方面能起到决定性因素,本文在分析游戏软件结构的基础上,讨论运用人工神经技术提高游戏软件质量的方法,尝试设计带预测控制的游戏,并用C++和MATLAB...     

基于A*和Bresenham相结合的网络游戏寻路算法设计与实现

网络游戏寻路算法主要是解决角色以最佳的方式走到指定地点的问题.该文首先介绍了一种基于启发式搜索的A*算法和获得直线路径的Bresenham算法,并结合游戏地图,给出网络游戏寻路算法及其具体实现方法.结果表明,A*算法结合Bresenham算法实现寻路提高了目标搜索的效率,从而突显了游戏角色和怪兽的智能性,增强了游戏的可玩性.     

基于J2ME的手机游戏的优化及开发技巧

为了最大限度地优化手机代码,实现较高的可移植性,提高游戏可玩性及稳定性,对画面质量反复改进显得十分重要。本文主要从实践中摸索出手机游戏性能如何进一步优化并给出了提高游戏性能和可玩性的一些技巧。     

用于高维函数优化的多智能体量子进化算法

基于智能体的竞争和学习能力、量子计算理论及生物进化策略,提出了一种新的优化方法——多智能体量子进化算法．一个智能体代表优化问题的一个可能解,所有的智能体都以量子染色体表示．该算法将智能体分布于多智能体网络环境中,智能体之间通过量子进化来实现竞争及学习,以提高个体的竞争能力．理论证明该算法具有全局收敛性．实验结果表明,该算法具有强的全局寻优能力及快速搜索能力。     

基于差分进化算法的图像聚类研究

将差分进化算法应用于图像聚类问题,对问题进行实数编码,采用群体智能模式实现问题解的搜索.利用差分进化算法的差分变异操作和群体分布特性有效提高算法的搜索能力,采用贪婪选择操作和竞争生存策略实现群体内个体之间的相互合作与竞争,降低了进化操作的复杂性,并通过仿真实验证明了该算法的有效性.     

一种基于团队合作的智能NPC结构模型

在多Agent技术的基础上，提出了一种基于UT平台的重在团队合作的智能NPC结构模型．分析了智能NPC的个性特征和生命周期，提出了有个性和特长的智能NPC．在消息的格式和传递层次上给出了智能NPC的传递机制，从而增加了游戏的智能性和趣味性．     

融合变精度粗糙熵和协同进化的概念格挖掘算法

为解决概念格挖掘优化问题,借鉴变精度粗糙集模型和协同进化思想,提出了融合变精度粗糙熵和全局粒子群的概念格协同挖掘算法(REVPT).该算法引入变精度粗糙熵对各概念格子群动态度量建立粗糙近似格,并通过种群之间协作共享寻优经验提高概念格的全局挖掘优化能力,有效缩减原格群规模并挖掘出一致粗糙分类规则.实验结果表明,当变精度粗...     

一种基于双子群的改进粒子群优化算法

针对粒子群优化算法易于陷入局部最优解并存在早熟收敛的问题,提出了一种基于双子群的改进粒子群优化算法(TS-IPSO),通过2组搜索方向相反的主、辅子群之间的相互协同,扩大搜索范围,借鉴遗传算法的杂交机制,并采用惯性权值的非线性递减策略,加快算法的收敛速度和提高粒子的搜索能力,降低了算法陷入局部极值的风险.实验结果表明该...     

可满足性问题的充分必要条件

可满足性问题是计算机和人工智能领域内的一个重要的问题,是第一个被证明是NPC的问题。本文主要把子句集进行分类,给出翻转定义、简单集定义,翻转同构定义,并且证明翻转同构不改变子句集的可满足性。论文证明了可满足子句集的三个充要条件。并且这些充要条件可以用于判断可满足问题的完全搜索和不完全搜索算法。     

可满足性问题的充分必要条件

可满足性问题是计算机和人工智能领域内的一个重要的问题,是第一个被证明是NPC的问题。本文主要把子句集进行分类,给出翻转定义、简单集定义,翻转同构定义,并且证明翻转同构不改变子句集的可满足性。论文证明了可满足子句集的三个充要条件。并且这些充要条件可以用于判断可满足问题的完全搜索和不完全搜索算法。     

图像分割背景下群体智能优化算法的性能对比

 针对目前研究相对薄弱的群体智能优化算法的性能对比问题,搭建数字图像为生命栖息环境的群体智能优化算法的性能对比平台,提出基于最优个体变化的收敛关联度和收敛面积的新型性能评价指标,并具体进行了遗传算法、粒子群算法、人工鱼群算法、细菌觅食算法等多种群体智能优化算法的性能比较与测试.实验结果显示,所提出的评价平台和性能评价指标能够合理有效地对比不同搜索机制下智能群体的寻优能力.     

基于技术竞争情报和组织学习提升企业技术创新能力

企业技术创新能力可以通过三种途径获得,即引进技术基础上的再创新、集成创新和原始创新。当前,大多数中国企业依赖前两者实现技术创新。从技术竞争情报、组织学习和技术创新的概念入手,探讨了三者之间的关系,提出了基于技术竞争情报和组织学习提升企业技术创新能力的系统动力学模型,即首先由技术看门人来搜集技术竞争情报,之后通过组织学习网络在企业内部扩散和吸收,在引进和吸收的基础上使之转换为企业内部创新能力,其中对技术竞争情报进行正确的筛选则是提升企业技术创新能力的关键。     

基于分群式粒子群算法的压裂水平井试井曲线自动拟合

为提高压裂水平井试井多参数自动拟合的计算精度、速度和稳定性,将传统方法、智能算法和并行算法相结合,提出并行分群式粒子群优化算法,并将高斯-牛顿法与粒子群算法相结合,同时采用OpenMP并行算法求解。结果表明:在粒子群优化算法中,通过粒子分群使粒子搜索方向趋近于线性,避免了粒子群算法易陷入局部最优的问题,加快了搜索速度;与高斯-牛顿法相结合保证了计算的稳定性;采用OpenMP并行算法求解降低了模型的复杂度,提高了计算效率;分群式粒子群优化算法比其他优化算法计算速度更快,计算精度更高,并可在一定程度上为多裂缝水平井试井解释划分流动阶段。     

融入链接相关度策略的PageRank算法

为实现对网页更好地评分,提出了融入链接相关度策略的PageRank算法.以体现人工智能的当代经典PageRank算法为基础,分析其基本思想并指出其在对网页评分中存在的不足,通过引入相关度计算使链接标题的质量和其所指向网页的内容产生联系,实现在网页中各个链接之间的竞争.通过实验和分析,新的算法在不影响原算法的优点和效率的同时能更好地进行网页评分,在网页优先级算法上向人工智能和语义网又迈进了一步.     

基于粒子群与蜂群结合的算法求解含风电场电力系统经济调度问题

提出一种新的混合智能算法解决含阀点效应和系统约束的含风电场的电力系统经济调度问题,将蜂群中的觅食行为与聚群行为引入改进的粒子群,提出改进粒子群一蜂群混合智能算法．在算法上进行优化,大大地提高搜索的能力,从而使结果更优．通过引入交叉策略,对那些速度保持不变的点,重新赋值．以一定的比例选拔最优点,其中选拔出的最优点,不止一个．同时精英策略的采用,有利于加强全局寻优,跳出局部最优,从而使算法得到很大的改善．最后对一个10机系统的算例进行求解,通过与改进的粒子群算法、蜂群算法进行比较,验证了改进的粒子群一蜂群混合智能优化算法在解决含风申．场的申力系统终济调度问题中的有效性与优撼性．     

鄱阳湖区利用水泥窑协同处理固废与生活垃圾的可行性分析

与传统填埋、堆肥、焚烧等方式相比,利用水泥窑协同处理固废与生活垃圾具有优势.鄱阳湖区存在利用水泥窑协同处理固废与生活垃圾的可行性,集中表现在两方面:1)鄱阳湖区分布着数量众多的水泥窑、存在日益增多的固废与生活垃圾,具备有效处理固废与生活垃圾的现实基础; 2)利用水泥窑协同处理鄱阳湖区固废与生活垃圾存在有利条件与可能性,因为它不但能减少2次污染、降低固废与垃圾处理成本,而且能够降低水泥生产成本,有助于提高废弃物处理及水泥生产企业的积极性.     

面向网络遥操作的多传感器集成手爪的设计

以网络遥操作为应用背景，设计了一种分层的多传感器集成手爪。设计中首先提出了包含了数据采集层、数据处理层、网络交互层等三个层次的手爪体系结构。然后提出了基于支持向量机的融合算法，并结合CAN总线等技术对手爪系统进行了逐层设计，使其具有模块化、智能化等特点。还搭建了多传感器集成手爪实验系统，完成了基于多传感器集成手爪的网络遥操作作业。实验结果表明：该手爪具有较强的局部自主能力，并有效提高了网络遥操作系统的作业能力。