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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. 相似文献
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采用大环多胺类化合物作配体模拟金属酶活性中心结构的研究引起人们特别的兴趣 ,此类配体对金属离子具有较强的配位稳定性和较高的选择性 ,具有生理ｐＨ值下不分解等优点 ,是一类具有较好应用前景的金属酶模型化合物[1 ] .本文报道了一个双核铜大环配合物的合成 ,并用ｐＨ滴定法对大环配体在水溶液中与铜离子的络合行为进行了研究 ,发现此配合物的稳定常数很大 ,是已报道的双核铜配合物中最高的 .1 实验部分1 1 配合物合成 将 0 0 5ｍｍｏｌ配体Ｌ (合成参照文献 [2 ],其结构式见图 1)溶于 2ｍＬ无水乙醇 ,搅拌下加入 2ｍＬ含有 0 1ｍ… 相似文献
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