基于模糊逻辑推理行为树的游戏AI建模与应用

发布时间：2023-03-11 20:00

　　行为树是游戏设计师描述游戏中智能体行为的常用技术方法。随着决策逻辑的复杂化,行为树的可读性和决策精度会迅速降低,这对游戏设计师的设计工作造成了较大的影响。因此,本文对行为树的可读性和决策精度的优化问题进行研究。本文的研究工作主要在行为树的改进,体现在两个方面:(1)基于前提节点改进行为树:改进的行为树通过使用前提节点代替条件节点的条件判断作用,可以增加节点的信息和功能,简化行为树的组织结构。理论分析和案例表明改进的行为树有效的提高了可读性和执行效率。(2)基于模糊逻辑结合前提节点改进行为树:改进的行为树通过使用模糊逻辑表述模糊的前提条件,可以计算和分析节点的执行期望,提高行为树的决策精度。实验分析与游戏测试的结果表明改进的行为树在提高游戏中智能体的智能水平方面具有较好的表现。最终,本文提出了一种模糊逻辑推理行为树,将其应用到ARPG游戏AI系统,验证了该行为树在决策逻辑设计中的有效性。对于经验丰富的游戏设计师,改进行为树可以为他们提供更多的技术选择。而对于一般的游戏设计师,改进行为树对经验和能力的要求更低,是一种更好的技术选择。

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 课题背景与研究意义
    1.2 课题研究现状
        1.2.1 模糊逻辑
        1.2.2 有限状态机
        1.2.3 行为树
    1.3 论文研究内容
    1.4 论文章节安排
第二章 基于前提节点的行为树
    2.1 关键技术问题
    2.2 行为树节点
        2.2.1 叶子节点
        2.2.2 分支节点
    2.3 行为树的改进
        2.3.1 前提节点
        2.3.2 行为树优化
        2.3.3 优化结果分析
        2.3.4 节点类型拓展
    2.4 本章小结
第三章 基于模糊逻辑的行为树
    3.1 关键技术问题
    3.2 模糊前提节点
        3.2.1 模糊逻辑模块
        3.2.2 节点结构
    3.3 带期望值的行为树节点
        3.3.1 带期望值的动作节点
        3.3.2 带期望值的顺序节点
        3.3.3 带期望值的选择节点
    3.4 实验设计与分析
        3.4.1 实验目的与实验定义
        3.4.2 角色定义
        3.4.3 场景与互动规则定义
        3.4.4 实验环境设置
        3.4.5 实验结果分析
    3.5 本章小结
第四章 游戏AI系统的实现与应用
    4.1 游戏AI系统
        4.1.1 层次结构
        4.1.2 基于知识池的信息层
        4.1.3 基于改进行为树的决策层
        4.1.4 基于双层缓冲结构的请求层
        4.1.5 基于动作封装的行为层
    4.2 游戏设计与应用
        4.2.1 应用目的
        4.2.2 开发环境
        4.2.3 内容设计
        4.2.4 运行效果
    4.3 本章小结
第五章 总结与展望
参考文献
攻读硕士学位期间取得的研究成果
致谢
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本文编号：3760147