基于强化学习的非玩家角色行为改进

摘要：

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.

关键词：游戏智能、强化学习、非玩家角色

所属期刊栏目：51

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：四川省科技支撑项目2013GZX0138,2012GZ0091

在线出版日期：2014-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：915-920