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用于游戏NPC路径规划的改进遗传算法
被引量:
2
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作者
李井颂
钱谦
孙铭会
《传感器与微系统》
CSCD
2017年第6期114-118,共5页
针对游戏非玩家控制(NPC)路径规划中传统遗传算法计算速度慢、正确率低等问题,设计了改进型遗传算法。提出了最佳种群规模估计方法,设计了基于精英主义思想的遗传算子。根据游戏地图的特点,引入了基于启发式深度优先搜索的变异操作。与...
针对游戏非玩家控制(NPC)路径规划中传统遗传算法计算速度慢、正确率低等问题,设计了改进型遗传算法。提出了最佳种群规模估计方法,设计了基于精英主义思想的遗传算子。根据游戏地图的特点,引入了基于启发式深度优先搜索的变异操作。与传统遗传算法以及其他学者的改进算法进行了对比实验。实验结果表明:算法能够在保证正确率的前提下,提高计算速度,并且在多目标的环境下同样适用。
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关键词
人工智能
路径规划
遗传算法
种群规模
精英主义
启发式深度优先搜索
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职称材料
题名
用于游戏NPC路径规划的改进遗传算法
被引量:
2
1
作者
李井颂
钱谦
孙铭会
机构
昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室
吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室
吉林大学计算机科学与技术学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
2017年第6期114-118,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(31300938
61300145)
吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室开放课题项目(93K172016K10)
文摘
针对游戏非玩家控制(NPC)路径规划中传统遗传算法计算速度慢、正确率低等问题,设计了改进型遗传算法。提出了最佳种群规模估计方法,设计了基于精英主义思想的遗传算子。根据游戏地图的特点,引入了基于启发式深度优先搜索的变异操作。与传统遗传算法以及其他学者的改进算法进行了对比实验。实验结果表明:算法能够在保证正确率的前提下,提高计算速度,并且在多目标的环境下同样适用。
关键词
人工智能
路径规划
遗传算法
种群规模
精英主义
启发式深度优先搜索
Keywords
artificial intelligence(AI)
path planning
genetic algorithm
population size
elitist strategy
heuristic depth-first search
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用于游戏NPC路径规划的改进遗传算法
李井颂
钱谦
孙铭会
《传感器与微系统》
CSCD
2017
2
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