用于游戏NPC路径规划的改进遗传算法

作     者：李井颂 钱谦 孙铭会 LI Jing-song;QIAN Qian;SUN Ming-hui

作者机构：昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(31300938 61300145) 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室开放课题项目(93K172016K10) 

出 版 物：《传感器与微系统》 (Transducer and Microsystem Technologies)

年 卷 期：2017年第36卷第6期

页      码：114-118页

摘      要：针对游戏非玩家控制(NPC)路径规划中传统遗传算法计算速度慢、正确率低等问题,设计了改进型遗传算法。提出了最佳种群规模估计方法,设计了基于精英主义思想的遗传算子。根据游戏地图的特点,引入了基于启发式深度优先搜索的变异操作。与传统遗传算法以及其他学者的改进算法进行了对比实验。实验结果表明:算法能够在保证正确率的前提下,提高计算速度,并且在多目标的环境下同样适用。

主 题 词：人工智能 路径规划 遗传算法 种群规模 精英主义 启发式深度优先搜索 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.13873/J.1000(2017)06-0114-05

馆 藏 号：203237162...