[发明专利]目标对象的确定方法、装置和电子设备

说明书

本发明提供了一种目标对象的确定方法、装置和电子设备；其中，该方法包括：采集备选对象的对象数据和当前游戏场景的环境数据；从特征集合中查找至少部分数据的第一特征；如果存在尚未查找到第一特征的剩余数据，将剩余数据输入至预设的神经网络模型中，输出剩余数据对应的第二特征；从第一特征和第二特征中确定备选对象的对象数据对应的对象特征以及环境数据对应的环境特征；基于环境特征与对象特征之间的匹配程度，从备选对象中确定目标对象。该方式可以使虚拟玩家模拟真实玩家的目标决策，虚拟玩家更加拟人化，提高了真实玩家的游戏体验；无需全部特征均由神经网络模型进行计算，降低了计算量，缓解了服务器的运算压力。

技术领域

本发明涉及游戏技术领域，尤其是涉及一种目标对象的确定方法、装置和电子设备。

背景技术

在需要多人参与的游戏对局中，如果真实玩家不足，则需要虚拟玩家参与游戏。通常由服务器控制虚拟玩家的行为，进而控制虚拟玩家对应的虚拟角色的行为。相关技术中，可以使用有限状态机、行为树等专家规则系统，控制虚拟玩家的行为，由于专家规则系统具有局限性，导致虚拟玩家在相同或相似的场景中具有单一的目标决策表现，很容易被真实玩家识破为虚拟玩家，影响真实玩家的游戏体验。其他方式中，可以通过监督学习的方式训练模型，使模型学习到真实玩家的目标决策，但模型在使用过程中计算量较大，给服务器带来较大的运算压力。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种目标对象的确定方法、装置和电子设备，以使虚拟玩家模拟真实玩家的目标决策，虚拟玩家更加拟人化，提高真实玩家的游戏体验；同时，降低计算量，降低服务器的运算压力。

第一方面，本发明实施例提供了一种目标对象的确定方法，方法包括：采集当前游戏场景中的指定数据，其中，指定数据包括当前游戏场景中的备选对象的对象数据，以及当前游戏场景的环境数据；环境数据包括：当前游戏场景的场景数据和/或受控虚拟对象的对象数据；受控虚拟对象与备选对象处于同一游戏对局；从预设的特征集合中，查找指定数据中至少部分数据的第一特征；如果指定数据中存在尚未查找到第一特征的剩余数据，将剩余数据输入至预设的神经网络模型中，输出剩余数据对应的第二特征；从第一特征和第二特征中确定备选对象的对象数据对应的对象特征，以及环境数据对应的环境特征；基于环境特征与对象特征之间的匹配程度，从备选对象中确定目标对象。

上述特征集合中包括：多种对象数据，以及与每种对象数据对应的对象特征；对象特征通过下述方式得到：将每种对象数据输入至神经网络模型中，输出对象数据对应的对象特征；和/或，特征集合中包括：多种环境数据，以及与每种环境数据对应的环境特征；环境特征通过下述方式得到：将每种环境数据输入至神经网络模型中，输出环境数据对应的环境特征。

上述神经网络模型包括第一子网络和第二子网络；第一子网络用于输入对象数据，输出对象数据的对象特征；第二子网络用于输入环境数据，输出环境数据的环境特征；上述如果指定数据中存在尚未查找到第一特征的剩余数据，将剩余数据输入至预设的神经网络模型中，输出剩余数据对应的第二特征的步骤，包括：如果指定数据中存在尚未查找到第一特征的剩余数据，确定剩余数据属于对象数据或环境数据；如果剩余数据属于对象数据，将剩余数据输入至第一子网络，输出剩余数据对应的对象特征，将剩余数据对应的对象特征作为第二特征；如果剩余数据属于环境数据，将剩余数据输入至第二子网络，输出剩余数据对应的环境特征，将剩余数据对应的环境特征作为第二特征。

上述从预设的特征集合中，查找指定数据中至少部分数据的第一特征；如果指定数据中存在尚未查找到第一特征的剩余数据，将剩余数据输入至预设的神经网络模型中，输出剩余数据对应的第二特征的步骤，包括：从预设的特征集合中，查找备选对象的对象数据对应的对象特征，将对象特征作为第一特征；将环境数据输入至神经网络模型中，输出环境数据对应的环境特征，将环境特征作为第二特征。