遗传算法

符合"遗传算法"标签文章(17)

数值策划学会这个3个数学技巧，让技能强度估计化简为繁

执行者No.II
2018-11-09

在数值策划的工作中，我们常常会面对奇奇怪怪的技能效果的量化问题。通常而言，这个问题不存在解析解。更为正确的做法是对真实玩家的实际数据进行统计分析，利用回归模型来甄别不同CD、持续时间、施法时间、效果对我们选定的因变量的影响，比如这个因变量可以是剩余hp。然而，游戏在推出之前，数值建模就必须做好，这就导致了悖论，我们依赖于统计分析来建模，可没有建模之前，统计就没有数据可分析。除此之外，可行的另一方法

数值策划、随机性、建模、角色、遗传算法、数值建模

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Unity AI行为之群组行为之群集动画

feng
2018-09-30

一、群集动画的简介群落运动是自然界中非常有趣的现象。在天空中，我们可以看见大群的候鸟南飞，在陆地上，我们可以看见羚羊群，牛群在飞快的奔跑，在海洋里，鱼群的运动更是壮观。群落和其他相关的群体，他们运动的时候都是非常的壮观，他们的气势常常让我们惊叹不已。在群落中，每一个个体都是非常的独立，然而整个群落又犹如一个整体。群体中的个体似乎是随机的，但确有一定的运动规律。最令我们感到震惊的是群落中似乎有一种中

粒子系统、动画系统、 maya、场景、遗传算法、角色

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如何设计RTS游戏的AI？从《全面战争》系列说起(二)

执行者No.II
2018-06-28

战术AI　　如前所述，战术AI控制的，实际是每场战斗中与玩家对战的那些敌人。它们需要决定各个单位的阵型和行动。同时，他们还需要把不同的单位组织在一起，以实现特定的战术目标，或是根据现有的地形和天气对其进行调遣。　　在战术AI领域，《幕府将军》采用的是一种逻辑系统。具体而言，在战斗中，AI会根据战场系统提供的数据，做出各种相应决策。而其依据来自中国古代的兵书《孙子兵法》。《幕府将军》系列的战术地图

全面战争、 RTS、中世纪、状态机、遗传算法、国风

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如何设计RTS游戏的AI？从《全面战争》系列说起(一)

执行者No.II
2018-06-28

　AI始终是游戏设计中一个绕不开的话题，它们的问世往往是为了充当一把钥匙，以便让游戏系统解决短期或者长期的决策问题。说道游戏AI，许多玩家首先想到的莫过于FPS，其中，AI可以凭借精确的枪法和灵活的判断，为游戏增加不少的乐趣。　　但在一些领域，FPS的AI又很难和RTS（即时战略类游戏）的AI相提并论。具体而言，RTS中AI需要兼顾的元素更多，而且某些方面产生的影响更是牵一发而动全身，举个例子，在

全面战争、 RTS、中世纪、神经网络、策略游戏、遗传算法

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AI正在让游戏变的更好玩，你知道背后的故事吗？

执行者No.II
2018-06-21

我最近有个新发现，具备完整生态和交互系统的游戏又流行起来。从日本《合金装备5》到《塞尔达传说·旷野之意》，到欧洲《天国·拯救》，再到育碧近年推出的几乎全系列游戏，几乎都在生态圈营造上有所建树。研究一番，发现育碧、EA、SONY等大厂主导的人工智能游戏变革的早已拉开帷幕。他们从AI游戏引擎、神经网络开发、AI操作系统等多方面全力寻找人工智能+游戏的潜力。运用神经网络和遗传算法等技术让复杂环境和交互规

神经网络、渲染、遗传算法、人工智能、育碧、游戏引擎

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如何设计RTS游戏的AI？从《全面战争》系列说起（上）

顺早
2018-02-27

AI始终是游戏设计中一个绕不开的话题，它们的问世往往是为了充当一把钥匙，以便让游戏系统解决短期或者长期的决策问题。说道游戏AI，许多玩家首先想到的莫过于FPS，其中，AI可以凭借精确的枪法和灵活的判断，为游戏增加不少的乐趣。但在一些领域，FPS的AI又很难和RTS（即时战略类游戏）的AI相提并论。具体而言，RTS中AI需要兼顾的元素更多，而且某些方面产生的影响更是牵一发而动全身，举个例子，在作战中

全面战争、 RTS、中世纪、神经网络、策略游戏、遗传算法

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人工智能开发，Unity的神经网络+遗传算法（三）

feng
2017-12-19

这次基于上一篇所讲主要讲解一下遗传算法的代码：先说一下遗传算法的实现所需要的步骤：需要知道这几点：1、种群：生物以种群形式进行（这也是游戏中训练的难点，并无法大规模的训练）；2、个体：组成种群的单个生物；3、基因：一个遗传因子（这里我们是单个的权重）；4、染色体：一组

人工智能、 Unity、 List、随机性、遗传算法、坦克

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人工智能开发，Unity的神经网络+遗传算法（二）

feng
2017-12-19

因为游戏中的神经网络（以后用BP代替）不是识别用途，没有一个样本值，我们只需要阈值来判断行为的大小和幅度，学习能力的速度也来源于代码中的判断和条件，但并不是简单的If｛｝判断；上文构建层的代码中，就是一个多连线过程，下标对应的过程；首先上文中的代码单独拿出来就是没有什么，因为它没有输入，当你定出他的规则和输入的规则的时候才是它发挥效力的时候。运用BP来达到学习能力的最重要的就是寻找规律，没有规则它

人工智能、 Unity、坦克、神经网络、遗传算法

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遗传算法学习（解决寻路问题）

ク古□七グ
2016-06-26

算法描述：1、检查每个基因解决问题的能力，并量化此能力值2、选出当前记忆库中的基因作为父代。选择原则是：解决能力越强的别选到的概率越大。3、将选出的两者根据杂交率进行杂交，生成子代4、根据变异率对子代进行变异5、重复2、3、4，直到新的世代产生完毕现在要使用这个算法来解决下列寻路问题：有一个如图所示的随机生成的迷宫，在里面确定一个起点和一个重点，找到一条重起点到重点的通路。类似的问题解决方法很多不再赘述，此处仅仅尝试使用遗传算法来解决。基本思路就是把解决方案编码为基因，

游戏开发、遗传算法、 LUA、随机性、教学、腾讯游戏

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对弈类游戏的人工智能设计（2）：性能优化

彼岸无风
2016-06-08

　　GameRes游资网授权发布文/mumuxinfei　　上一篇着重讲述了评估函数+博弈树, 本文着重讲述学习算法, 以及性能优化问题。一、学习算法分析:　　评估函数的引入, 为游戏AI提供了理论基础。?1G(s) = a1 * f1(s) + a2 * f2(s) + ... + an * fn(s)　　但评估函数的选定并非简单, 其面临的问题如下:1、评估因素的选择, 如何挑选, 因素是否越多越好2、对评估因素得分的归一化处理3、如何进行合理的权重系数分配　　这些都是需要思考和优化的地方, 归纳而言

游戏开发、人工智能、性能优化、博弈树、 PVP、 PK

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游戏AI之有限状态机（1）

ク古□七グ
2016-06-07

一、游戏AI介绍游戏AI，是一个非常值得挑战的部分。一个游戏好不好玩，游戏AI占了很大的分量。游戏中人物看起来比较智能，会让玩家觉得不是在和电脑作战，而是和真真的有思想的人来决斗。当然，真要做到那一步，很难，不过我们可以使用各种各样的方法，来模人工智能。一般来说，人工智能有模式，条件模式，有限状态机，决策树，神经网络，遗传算法和模糊逻辑等等。而有限状态机，基本上是任何游戏都会用到的一种组织AI的方法。它可以为后面更加深奥的AI算法提供强力的支持，所以掌握好有限状态机的使用，对以

游戏开发、状态机、角色、设计模式、人工智能、模糊逻辑

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使用玩家反馈去推动游戏内容的发展

~漁&夫00 o
2016-06-07

生成程序的发展　　基于程序创造关卡似乎能够有效地减少开发时间。但是每次当你去运行它时都要去创造一个能够生成理想结果的算法，而这与设计一组关卡一样需要消耗大量时间。通常大量开发时间都是用于评估生成结果并添加某些限制因素去确保所创造的内容具有可玩性。通过将这种生成内容验证法作为一种优化问题，我们便可以使用现有的算法去找出适合预期结果的解决方法。　　像爬山法等简单的优化算法便足以帮我们找到一个有关单一变量的解决方法，但在关卡生成环境中并不存在一种单一的最优解决方法，并且这里可能存在多种变量去推动生成算法的演变。

游戏策划、遗传算法、游戏开发、教学、腾讯游戏、游戏机制

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游戏编程中的人工智能技术--神经网络

ク古□七グ
2016-06-07

游戏编程中的人工智能技术 (连载之一) 用平常语言介绍神经网络 (Neural Networks in Plain English) 因为我们没有很好了解大脑，我们经常试图用最新的技术作为一种模型来解释它。在我童年的时候，我们都坚信大脑是一部电话交换机。(否则它还能是什么呢？)我当时还看到英国著名神经学家谢林顿把大脑的工作挺有趣地比作一部电报机。更早些时候，弗罗伊德经常把大脑比作一部水力发电机，而莱布尼茨则把它比作了一台磨粉机。我还听人说，古希

游戏开发、人工智能、神经网络、遗传算法、构造函数、 CPU

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使用玩家反馈去推动游戏内容的发展

趁生命气息逗留
2016-05-30

作者：Daniel van der Meulen 生成程序的发展基于程序创造关卡似乎能够有效地减少开发时间。但是每次当你去运行它时都要去创造一个能够生成理想结果的算法，而这与设计一组关卡一样需要消耗大量时间。通常大量开发时间都是用于评估生成结果并添加某些限制因素去确保所创造的内容具有可玩性。通过将这种生成内容验证法作为一种优化问题，我们便可以使用现有的算法去找出适合预期结果的解决方法。像爬山法等简单的优化算法便足以帮我们找到一个有关单一变量的解决方法，但在关卡生成环境中并不存在一种单一的最优解决方法，并

游戏策划、遗传算法、 gamasutra、游戏机制、游戏开发、教学

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【译】【干货】7个游戏AI的例子，每个开发者都应该学习

橙子君。
2016-04-07

几乎所有的游戏都需要一些人工智能，最常用的是给玩家用的非人类的对手。但在游戏中的好的AI对话仍然占据主导地位像婚姻战争, Black & White, The Sims, Versu, F.E.A.R. 这些早在年前就出来了。这些游戏并不是唯一的例子，我们可以从中吸取并展望人工智能系统。我们向多家开发人员联系，他们在最近的游戏中更多的对AI的创新和有益的应用投入。以下的游戏列表都是值得注意的有趣，聪明，和或他们使用人工智能的新奇方式。如果你渴望让一个小的算法思维提高你的游戏设计，那么所有的都是值得仔细

游戏开发、人工智能、 gamasutra、角色、遗传算法、游戏引擎

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我是一个程序员，有些实在话想对你说

tectal
2015-07-16

摘要: 我个人是一个程序员，关注web、分布式和数据处理。关于挣钱，我觉得，只要兴趣所在，能把事做好，钱自己就会来。收入上不去，往往是做的事情就不在高收入的那个区间，写程序很难出富翁。 ... ...　　我个人是一个程序员，关注web、分布式和数据处理。　　我将web看做最流行的、天然跨平台的展现和可视化技术，将分布式看做程序协作、协作程序的最适架构，将数据处理看作需要基础、技巧、认知、视野以及领域知识兼而有之的事，所以做数据处理，会提升基础、技巧、认知、视野以及领域知识。　　我认为能力的提升来

游戏开发、虚拟机、场景、遗传算法、市场推广、 List

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随机数常见算法优劣剖析

takerfeng
2015-04-29

这是一篇介绍随机数的文章。本文的主要目的在于展示一个起点，帮助开发和测试人员了解随机数及其原理，并介绍了几种常见随机数算法以及其各自的优劣。1、随机数的概念随机数是许多计算机应用中必不可少的要素。对于游戏软件，开发者经常利用随机数来模拟自然环境中的许多不确定性行为。但是在大多数计算领域中所使用到的随机数并不是真正“随机”的，而是由为伪随机生成器(PRNG)生成的。为随机数生成器都是通过确定的算法，并且不需要使用外接熵（如不确定的用户输入、时间、热噪声）来生成随机数的算法。随机性在游戏

游戏开发、随机性、 Boost、 Bug、遗传算法、 Google

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