摘要
飞行射击类游戏作为一个经典游戏类型,一直深受国内外游戏玩家的喜爱,但是传统的飞行射击类游戏敌人缺乏智能,行为较单一,容易使游戏变得单调乏味。而具备自我学习能力和动态适应环境变化的敌人能够增强飞行射击类游戏的游戏性和趣味性。目前应用神经网络及遗传算法作为游戏人工智能的游戏不少,但是在飞行射击游戏里的游戏人工智能应用不多。基于此,采用非确定性的神经网络和遗传算法制作完成Unity3D开发的飞行射击游戏的敌人脚本,通过实验的方式表明使用遗传算法优化后的神经网络训练出来的飞行射击游戏敌人相比传统的飞行射击游戏敌人更加自主和智能化。
出处
《电脑编程技巧与维护》
2022年第6期133-135,150,共4页
Computer Programming Skills & Maintenance