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探讨人工智能辅助游戏设计的研究与实现
发布时间：2024-08-26 10:29:37 浏览量：154次
前言
随着近些年元宇宙的兴起，关于人工智能辅助游戏设计的研究备受关注，迅速成为各界关注的焦点话题。
在游戏中，寻路和难度设置是影响游戏体验的关键因素。
蒙特卡洛树
蒙特卡洛方法是一种基于概率的数值计算方法，又称为计算机随机模拟方法，蒙特卡洛树搜索是强化学习中的一种常见算法。
蒙特卡洛树通过随机样本构建和更新搜索树，利用UCB选取需要访问的节点，并根据概率选择优先胜率较高的节点。
2015年，DeepMind设计了基于MCTS和CNN的AlphaGo算法，在竞赛中击败了人类顶级玩家。
蒙特卡洛树适用于围棋、迷宫等游戏中的路径搜索。
在本文中，我们通过欧氏距离代表距离，探讨人工势场法在寻路和避障中的应用。
基于A*算法的改进版路径生成算法
A*寻路算法虽然提高了寻路效率，但对OpenList列表操作过于机械。
结合人工势场法进行改进，提高寻路效果。
实验结果显示结合后的算法效果明显优于单一算法。
在游戏中，不同角色对寻路的要求不同，改进后的算法提升了寻路效果。
三维游戏场景动态实现
基于Unity3D引擎设计的迷宫游戏，包含传统模式和闯关模式，设置了道具增加游戏趣味性。
通过动画系统提升游戏效果，不同角色通过键盘及鼠标控制移动。
总结
游戏难度设置关乎玩家体验，蒙特卡洛树、A*算法的改进版路径生成算法提升了游戏效果。
以上是关于人工智能辅助游戏设计研究与实现的探讨， 点击咨询了解更多。
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