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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:劉冠良
研究生(外文):Guan-Liang Liu
論文名稱:射擊遊戲之人工智慧演算法
論文名稱(外文):Artificial Intelligence Algorithms on Shooter Game
指導教授:劉如生
指導教授(外文):Ru-Sheng Liu
口試委員:范金鳳何應魁
口試委員(外文):Chin-Feng FanYing-Kwei Ho
口試日期:2015-07-20
學位類別:碩士
校院名稱:元智大學
系所名稱:資訊工程學系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
畢業學年度:103
語文別:中文
論文頁數:32
中文關鍵詞:射擊遊戲人工智慧基因演算法粒子群演算法基因粒子綜合法打帶跑
外文關鍵詞:Shooter GameArtificial IntelligenceGenetic AlgorithmParticle Swarm AlgorithmGenetic Particle Combination Algorithmhit and run
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本論文將基因演算法、粒子群演算法以及我們所提出的基因粒子綜合法實做於射擊遊戲中的Non Player Character (NPC)上。 本論文的基因粒子綜合法,希望能夠針對射擊遊戲AI中打帶跑的技術加以演化,以解決粒子群演算法之侷限於區域最佳解的問題,同時也改善基因演算法收斂較慢的缺陷。 我們設計兩批NPC互相對戰,並訓練其中一批NPC分別利用上述3種演算法予以演化。經由實驗結果顯示,基因粒子綜合法的效率表現均優於基因演算法及粒子群演算法。
In this thesis, we will implement the Genetic Algorithm, Particle Swarm Algorithm, and Genetic Particle Combination Algorithm which we propose, on Non Player Character (NPC) of shooter games. We expect that the Genetic Particle Combination Algorithm could evolve the NPC on hit and run technique and our algorithm may solve the problems on Particle Swarm Algorithm and Genetic Algorithm. We train two batches of NPC to do hit and run, and evolve one batch of NPC with the above three algorithms. The experimental results show that our new algorithm has better performance than the other two algorithms.
摘要 iii
Abstract iv
誌 謝 v
目錄 vi
圖片目錄 viii
表格目錄 ix
一、 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機與目標 2
二、 文獻探討 3
2.1 遊戲人工智慧 3
2.2 基因演算法 5
2.2.1 設計步驟 7
2.2.2 基因編碼方式 8
2.2.3 適應函數 9
2.2.4 挑選機制 10
2.2.5 交配機制 11
2.2.6 突變機制 12
2.3 粒子群演算法 13
三、 研究方法與實作 14
3.1 基因粒子綜合法 14
3.1.1 觀察實驗數據 14
3.1.2 基因粒子綜合法概念 15
3.2 實作環境 19
3.2.1 Unity簡介 19
3.3 遊戲環境設定 20
3.4 研究流程 21
3.4.2 基因演算法實作流程 23
3.4.3 粒子群演算法實作流程 24
3.4.4 基因粒子綜合法實作流程 25
四、 實驗結果 26
4.1 基因演算法 26
4.2 粒子群演算法 27
4.3 基因粒子綜合法 28
4.4 三種演算法比較 29
五、結論與未來研究 30
5.1、 結論 30
5.2、 未來研究 31
參考文獻 32

[1] 李維平、蔡宛庭,〝運用多樣性策略改良人工蜂群演算法〞,中原大學資管所,碩士論文,2000。
[2] 尹邦嚴、王敬育,使用螞蟻族群最佳化求解資源分配問題,第一屆臺灣作業研究學會學術研討會暨2004年科技與管理學術研討會。
[3] 林豐澤,基因演算法以及三種應用實例
[4] 林寶香(2000) 智慧型代理人於電子商務之整合與應用。東海大學工業工程研究所碩士論文。
[5] 童冠燁(2002) 人工智慧淺談。
[6] 陳光雄、施昆志,〝模糊狀態機於即時戰略遊戲人工智慧的理論應用與實作 〞,南臺科技大學多媒體與電腦娛樂科學所,碩士論文,2006。
[7] R.Ramanathan, L.S.基因演算法nesh, Using AHP for resource allocation problems, European Journal of Operational Research 80 (1995) 410-417
[8] Y.C.Hou, Y.H.Chang ,A new efficient encoding mode of genetic algorithms for the generalized plant allocation problem, Journal of Information Science Engineering 20 (5) (2004) 1019-1034
[9] E.Gelenbe, H.Shachnai, On G-networks and resource allocation in multimedia systems, European Journal of Operational Research 126 (2000) 308-318
[10] M.L.Hussein, M.A.Abo-Sinna, A fuzzy dynamic approach to the multi-criterion resource allocation problem, Fuzzy Sets and Systems 69 (2) (1995) 115-124
[11] David M.Bourg &; Glenn Seemann, AI for Game Developers, 2005

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