[发明专利]基于模糊行为树的游戏智能体动作序列生成方法

说明书

本发明提供一种基于模糊行为树的游戏智能体动作序列生成方法。用户输入一个模糊行为树文件和一组游戏智能体的状态变量，然后使用基于模糊行为树的游戏智能体动作序列生成方法对游戏智能体在指定状态下的动作序列进行预测，经过解析模糊行为树文件和构建模糊行为树、计算和分析模糊行为树中节点的执行期望以及遍历和执行模糊行为树，最终输出一个动作序列。本发明根据游戏智能体的状态变量，计算模糊行为树中多个动作的执行期望，对游戏智能体的动作执行倾向进行预测。通过对模糊行为树中动作执行期望的计算和分析，本发明适用于状态变量较多、行为逻辑复杂的游戏智能体，可以输出该智能体在指定状态下较为合理、准确的动作序列。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，具体涉及基于模糊行为树的游戏智能体动作序列生成方法。

背景技术

随着硬件性能的逐步提升以及流行文化的繁荣发展，电子游戏一直在进步并迎合了不同时代的市场需求，如今电子游戏已成为人们主要的休闲娱乐方式之一。对于电子游戏，游戏智能体的智能水平是影响游戏难度、游戏体验以及吸引游戏玩家的重要因素。其中，游戏智能体的动作序列是影响智能体在游戏中的行为、反应以及智能表现的关键因素，游戏开发者需要获得游戏智能体的动作序列，有效安排游戏智能体在执行动作时的动画音效等播放顺序以及计算游戏智能体在执行动作过程产生的运动信息。对此，游戏开发者需要一种能够快速且准确地获取游戏智能体动作序列的方法。

目前的游戏智能体动作序列生成方法可以在游戏智能体的行为逻辑设计良好的情况下获取合理的动作序列。然而随着游戏智能体状态变量的增加以及行为逻辑的复杂化，常用的游戏智能体动作序列生成方法得到的动作序列往往具有一定的不合理性和错误性，较大地影响了游戏开发者对游戏智能体的状态信息的处理。

发明内容

本发明针对现有游戏智能体动作序列生成技术的不足，提供了基于模糊行为树的游戏智能体动作序列生成方法。本发明的目的在于使用人工智能技术解决在状态变量较多、行为逻辑复杂的游戏智能体动作序列的准确生成问题，克服现有的游戏智能体动作序列生成技术的缺陷，提供一个快速的、合理的、准确的游戏智能体动作序列生成方案，具体技术方案如下。

基于模糊行为树的游戏智能体动作序列生成方法，包括以下步骤：

(a)用户输入一个模糊行为树文件和一组游戏智能体的状态变量；

(b)解析步骤(a)得到的模糊行为树文件，构建一个模糊行为树；

(c)根据步骤(a)得到的状态变量，对步骤(b)得到的模糊行为树进行分析，计算模糊行为树

中各个节点的执行期望；

(d)从模糊行为树的根节点开始，根据模糊行为树节点的执行逻辑和步骤(c)得到的节点的执行期望对节点进行遍历和执行，将执行成功的动作节点放入动作列表中；

(e)根据步骤(d)得到的动作列表，生成并输出动作序列。

进一步地，步骤(a)中，采用的模糊行为树文件定义了模糊行为树的数据结构，所述的模糊行为树文件包括以下内容：一组模糊变量的定义，每个模糊变量包括模糊变量编号和一组模糊集合，每个模糊集合包括模糊集合编号、模糊集合语义、隶属函数类型以及隶属函数模板参数；一组模糊规则的定义，每个模糊规则包括模糊规则编号、作为前提的模糊集合运算表达式和作为结论的模糊集合；一组动作执行条件的定义，每个动作执行条件包括动作编号、期望阈值和一组模糊规则编号；一组模糊行为树节点的信息定义，每个模糊行为树节点包括节点编号、节点名称、节点类型、动作编号、父节点编号以及左兄弟编号。

进一步地，步骤(b)包括以下步骤：

(b‐1)解析模糊行为树文件中模糊变量的定义格式，使用预定义的隶属函数模板生成隶属函数和模糊集合，以此构建所有的模糊变量；