基于HTN的實時決策系統(tǒng)及相關(guān)算法研究.pdf

1、近年來，以電子游戲為代表的互動娛樂產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，對于構(gòu)建更智能的虛擬智能體的要求不斷提高。許多項目和研究也開始關(guān)注和探索如何在電子游戲中實現(xiàn)更智能的智能體。本文將在以往研究成果的基礎(chǔ)上，為第一人稱射擊游戲介紹一種新的人工智能實現(xiàn)框架和其中的算法。本文的實現(xiàn)主要有兩點，其一是基于實時性優(yōu)化現(xiàn)有規(guī)劃相關(guān)算法，其二是在算法基礎(chǔ)上構(gòu)建一個第一人稱射擊游戲的游戲人工智能框架。本文將從介紹一些游戲人工智能的設(shè)計方法開始，討論如何構(gòu)建一個基于HTN(

2、Hierarchical Task Network，分層任務(wù)網(wǎng)絡(luò))的實時規(guī)劃系統(tǒng)，期間會介紹一些為了支持這個架構(gòu)的重要子系統(tǒng)，所有這些部分的組合，構(gòu)成了一個游戲中完整的人工智能系統(tǒng)。最后，我們通過實際測試來驗證這個系統(tǒng)的各項性能符合提出的要求。
　　本論文主要的研究工作和研究成果包括：
　　（1）改進HTN規(guī)劃器的搜索算法，使其滿足第一人稱射擊游戲高動態(tài)、高實時性的特點。算法加入一個估算解質(zhì)量的函數(shù)，使得搜索算法在運行時優(yōu)先

3、考慮選取容易分解的任務(wù)，這樣即使遇到中斷請求也能優(yōu)先給出一個比較詳細的可被執(zhí)行的動作序列。
　?。?）設(shè)計并且實現(xiàn)一個實時決策系統(tǒng)框架。該框架基于HTN規(guī)劃器，智能體通過感知系統(tǒng)獲取當(dāng)前狀態(tài)，經(jīng)過目標(biāo)管理模塊和中斷管理模塊控制規(guī)劃輸入，并通過規(guī)劃算法進行運算，最后輸出能夠在游戲中進行表現(xiàn)的動作序列。
　?。?）對可能影響游戲運行效率，嚴(yán)重消耗CPU資源的部分進行優(yōu)化。例如使用信念函數(shù)優(yōu)化目標(biāo)選取過程，使用時間片技術(shù)優(yōu)化A*尋