即时战略游戏场景中多智能体模型的设计与研究

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即时战略游戏场景中多智能体模型的设计与研究

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即时战略游戏场景中多智能体模型的设计与研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
1 绪论	第7-12页
· 研究目的和意义	第7-9页
· 研究现状	第9-11页
· 论文结构	第11-12页
2 即时战略游戏的人工智能技术	第12-18页
· 即时战略游戏	第12-13页
· 人工智能在即时战略游戏的研究领域	第12页
· 即时战略游戏的抽象层级	第12-13页
· 应用在即时战略游戏的人工智能	第13-16页
· 强化学习	第13-14页
· 博弈树搜索	第14-15页
· 蒙特卡罗规划	第15-16页
· 其他人工技能技术	第16页
· 本章小结	第16-18页
3 多智能体模型的理论基础以及相关算法	第18-30页
· 传统神经网络	第18-21页
· 神经元	第18-19页
· 神经网络的拓扑结构	第19-21页
· 进化神经网络	第21-25页
· 进化算法	第21-22页
· 进化神经网络	第22页
· 进化神经网络的研究方法	第22-24页
· 进化神经网络的类型	第24-25页
· 进化神经网络的编码方式	第25-28页
· 直接编码	第25-27页
· 间接编码	第27-28页
· 竞争约定问题	第28-29页
· 本章小结	第29-30页
4 基于遗传算法和BP学习的多智能体模型设计	第30-44页
· 遗传算法	第30-31页
· 基于遗传算法的神经网络	第31-32页
· 遗传算法面临的问题	第31-32页
· BP学习算法	第32-33页
· 基于BP学习算法的进化神经网络	第33-36页
· 算法的理论基础	第33-34页
· 算法原理和步骤	第34-35页
· 杂交算子的改进	第35-36页
· 基于BP学习的进化神经网络的多智能体模型设计	第36-41页
· 神经网络的设计	第36-38页
· BP学习训练集	第38页
· 遗传算法的设置	第38-40页
· 实验执行流程	第40-41页
· 实验结果和分析	第41-43页
· 本章小结	第43-44页
5 基于拓扑扩张神经演化的多智能体模型设计	第44-64页
· 编码方式	第44-45页
· NEAT的具体实现	第45-51页
· 基于NEAT的智能体的研究	第51-53页
· 基于NEAT的多智能体模型设计	第53-60页
· 基于BWAPI的测试平台	第53-54页
· NEAT进化的主要步骤	第54-55页
· 实验参数设定	第55-60页
· 实验结果和分析	第60-63页
· 实验平台和运行结果	第60页
· 实验结果分析	第60-63页
· 本章小结	第63-64页
6 总结与展望	第64-67页
· 论文工作总结	第64-65页
· 未来工作和展望	第65-67页
致谢	第67-68页
参考文献	第68-72页
附录	第72页

本篇论文共72页，点击这进入下载页面。

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