CN107316080A - 一种基于人工智能的模糊逻辑技术实现ai行为判断方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于人工智能的模糊逻辑技术实现AI行为判断方法，其具体实现过程如下：（1）输入；（2）构建模糊规则：（2a）构建流程具体为：(S1)设计期望值模糊变量；(S2)设计击杀概率模糊变量；(S3)设计与目标距离模糊变量；（S4）设计规则集；（2b）计算方法：（N1）依次通过以下计算公式计算出击杀概率；（N2）通过使用向量Vector计算与目标距离；（3）去模糊化并得出结果：根据模糊规则，使用了平均最大值的方法去模糊化得到最后是否进攻的最终期望值。本发明方法能有效地判断AI行为，实现其模糊化，改善了游戏运行效果，使用效果好。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于人工智能的模糊逻辑技术实现AI行为判断方法，属于游戏算法技术领域。
背景技术
模糊逻辑是建立在多值逻辑基础上，运用模糊集合的方法来研究模糊性思维，模糊逻辑指在模仿人脑的不确定性概念判断、推理思维方式，对于模型未知或不能确定的描述系统，以及强非线性、大滞后的控制对象，应用模糊集合和模糊规则进行推理，表达过渡性界限或定性知识经验，模拟人脑方式，实行模糊综合判断，推理解决常规方法难于对付的规则型模糊信息问题。模糊逻辑善于表达界限不清晰的定性知识与经验，它借助于隶属度函数概念，区分模糊集合，处理模糊关系，模拟人脑实施规则型推理，解决因“排中律”的逻辑破缺产生的种种不确定问题。
在一般的游戏中，AI行为的转换都是精准的条件判断，比如对方离我方100个像素，我方攻击，如果我方生命值小于10%，我方逃跑。但是这样的精准条件判断会使得ai的行为非常生硬，表现奇怪，违背玩家的心理预期。举个例子，假设对方离我方100个像素，这时我方选择攻击，但是这个时候我方的生命值又小于10%，我方也应该选择逃跑，那么这样就造成了逻辑冲突，在游戏中我方ai的行为会在攻击和逃跑两个状态间来回切换，造成人物抖动的奇怪表现。为了解决精准判断导致的逻辑冲突问题，有必要使用了模糊逻辑技术。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于人工智能的模糊逻辑技术实现AI行为判断方法，以便更好地实现游戏模糊逻辑判断，改善其使用效果。
为了实现上述目的，本发明的技术方案如下。
一种基于人工智能的模糊逻辑技术实现AI行为判断方法，其具体实现过程如下：
（1）输入：在游戏中，将攻击距离、攻击者生命值、攻击者攻击力、攻击者防御力、攻击者当前装备、被攻击者攻击力、被攻击者防御力、被攻击者当前装备、相距距离作为了模糊变量的输入。
（2）构建模糊规则：
（2a）构建流程具体为：
(S1)设计期望值模糊变量：这是表示后果集合期望值所需要的；模糊变量期望值需要去表示从0到100的所有分数的域，因此，其成员集合必须恰当的分布在这个域内；选择使用三个成员集合：一个左肩集合、一个三角集合和一个右肩集合，让它们代表语言术语“Undesirable不希望”、“Desirable希望”、“VeryDesirable非常希望”；
(S2)设计击杀概率模糊变量：这是表示前提条件。选择使用三个成员集合：KillProbability_Low击杀概率低、KillProbability _Medium击杀概率有可能、KillProbability_Very High 击杀概率非常大；概率值的范围在0到1之间；给模糊集合KillProbability_Low设置0.3的峰值；选择0.5作为KillProbability_Medium的峰值，选择0.8作为KillProbability_VeryHigh的峰值，然后稳步上升到0.9；
(S3)设计与目标距离模糊变量：这是表示前提条件。选择使用三个成员集合：Target_Close与目标距离近、Target_OK与目标距离合适、Target_Far与目标距离远；给模糊集合Target_Close设置距离为25个像素的峰值；选择150个像素作为Target_OK的峰值，选择300像素为Target_Far的峰值，然后稳步上升到400；
（S4）设计规则集： 模糊变量击杀概率和与目标距离，它们每个都包含三个成员集合。为了覆盖每种可能的组合，使用“与运算”方法，定义出了9种规则，每种规则得出一个期望值后果：规则1：如果KillProbability_Low与Target_Close,那么Undesirable；规则2：如果KillProbability_Low与Target_OK,那么Desirable；规则3：如果KillProbability_Low与Target_Far,那么Undesirable；规则4：如果KillProbability_Medium与Target_Close,那么Undesirable；规则5：如果KillProbability_Medium与Target_OK,那么VeryDesirable；规则6：如果KillProbability_Medium与Target_Far,那么Desirable；规则7：如果KillProbability_VeryHigh与Target_Close,那么Undesirable；规则8：如果KillProbability_VeryHigh与Target_OK,那么VeryDesirable；规则9：如果KillProbability_VeryHigh与Target_Far,那么Desirable；
（2b）计算方法：
（N1）依次通过以下计算公式计算出击杀概率：
A、攻击力=当前装备+基础攻击力；
B、防御力=当前装备+基础防御力；
C、击杀对方需要的攻击回合=对方生命值/(我方攻击力-对方防御力)；
D、对方击杀我方需要的攻击回合=我方生命值/(对方方攻击力-我方防御力)；
E、击杀对方的概率=击杀对方需要的攻击回合／对方击杀我方需要的攻击回合；
（N2）通过使用向量Vector计算与目标距离；
（3）去模糊化并得出结果：根据模糊规则，使用了平均最大值的方法去模糊化得到最后是否进攻的最终期望值；
平均最大值的计算公式：
平均最大值=(不希望的中心值*不希望隶属度+希望的中心值*希望隶属度+非常希望的中心值*非常希望隶属度)／(不希望隶属度+希望隶属度+非常希望隶属度)；
最后判断计算出来的平均最大值是否超过当前行为的平均最大值，如果超过就执行，如果没有超过就不执行。
进一步地，上述判断方法基于编程语言实现。
进一步地，上述判断方法基于手机、智能电脑、网络游戏平台运行。
该发明的有益效果在于：本发明方法能有效地判断AI行为，实现其模糊化，改善了游戏运行效果，使用效果好。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明的具体实施方式进行描述，以便更好的理解本发明。
实施例
本实施例中的基于人工智能的模糊逻辑技术实现AI行为判断方法，其具体实现过程如下：
（1）输入：在游戏中，将攻击距离、攻击者生命值、攻击者攻击力、攻击者防御力、攻击者当前装备、被攻击者攻击力、被攻击者防御力、被攻击者当前装备、相距距离作为了模糊变量的输入。
（2）构建模糊规则：
（2a）构建流程具体为：
(S1)设计期望值模糊变量：这是表示后果集合期望值所需要的；模糊变量期望值需要去表示从0到100的所有分数的域，因此，其成员集合必须恰当的分布在这个域内；选择使用三个成员集合：一个左肩集合、一个三角集合和一个右肩集合，让它们代表语言术语“Undesirable不希望”、“Desirable希望”、“VeryDesirable非常希望”；
(S2)设计击杀概率模糊变量：这是表示前提条件。选择使用三个成员集合：KillProbability_Low击杀概率低、KillProbability _Medium击杀概率有可能、KillProbability_Very High 击杀概率非常大；概率值的范围在0到1之间；给模糊集合KillProbability_Low设置0.3的峰值；选择0.5作为KillProbability_Medium的峰值，选择0.8作为KillProbability_VeryHigh的峰值，然后稳步上升到0.9；
(S3)设计与目标距离模糊变量：这是表示前提条件。选择使用三个成员集合：Target_Close与目标距离近、Target_OK与目标距离合适、Target_Far与目标距离远；给模糊集合Target_Close设置距离为25个像素的峰值；选择150个像素作为Target_OK的峰值，选择300像素为Target_Far的峰值，然后稳步上升到400；
（S4）设计规则集： 模糊变量击杀概率和与目标距离，它们每个都包含三个成员集合。为了覆盖每种可能的组合，使用“与运算”方法，定义出了9种规则，每种规则得出一个期望值后果：规则1：如果KillProbability_Low与Target_Close,那么Undesirable；规则2：如果KillProbability_Low与Target_OK,那么Desirable；规则3：如果KillProbability_Low与Target_Far,那么Undesirable；规则4：如果KillProbability_Medium与Target_Close,那么Undesirable；规则5：如果KillProbability_Medium与Target_OK,那么VeryDesirable；规则6：如果KillProbability_Medium与Target_Far,那么Desirable；规则7：如果KillProbability_VeryHigh与Target_Close,那么Undesirable；规则8：如果KillProbability_VeryHigh与Target_OK,那么VeryDesirable；规则9：如果KillProbability_VeryHigh与Target_Far,那么Desirable；
（2b）计算方法：
（N1）依次通过以下计算公式计算出击杀概率：
A、攻击力=当前装备+基础攻击力；
B、防御力=当前装备+基础防御力；
C、击杀对方需要的攻击回合=对方生命值/(我方攻击力-对方防御力)；
D、对方击杀我方需要的攻击回合=我方生命值/(对方方攻击力-我方防御力)；
E、击杀对方的概率=击杀对方需要的攻击回合／对方击杀我方需要的攻击回合；
（N2）通过使用向量Vector计算与目标距离；
（3）去模糊化并得出结果：根据模糊规则，使用了平均最大值的方法去模糊化得到最后是否进攻的最终期望值；
平均最大值的计算公式：
平均最大值=(不希望的中心值*不希望隶属度+希望的中心值*希望隶属度+非常希望的中心值*非常希望隶属度)／(不希望隶属度+希望隶属度+非常希望隶属度)；
最后判断计算出来的平均最大值是否超过当前行为的平均最大值，如果超过就执行，如果没有超过就不执行。
上述判断方法基于编程语言实现。
上述判断方法基于手机、智能电脑、网络游戏平台运行。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。
Claims (3)
1.一种基于人工智能的模糊逻辑技术实现AI行为判断方法，其特征在于：其具体实现过程如下：
（1）输入：在游戏中，将攻击距离、攻击者生命值、攻击者攻击力、攻击者防御力、攻击者当前装备、被攻击者攻击力、被攻击者防御力、被攻击者当前装备、相距距离作为了模糊变量的输入；
（2）构建模糊规则：
（2a）构建流程具体为：
(S1)设计期望值模糊变量：模糊变量期望值需要去表示从0到100的所有分数的域，因此，其成员集合必须恰当的分布在这个域内；选择使用三个成员集合：一个左肩集合、一个三角集合和一个右肩集合，让它们代表语言术语“Undesirable不希望”、“Desirable希望”、“VeryDesirable非常希望”；
(S2)设计击杀概率模糊变量：选择使用三个成员集合：KillProbability_Low击杀概率低、KillProbability _Medium击杀概率有可能、KillProbability_Very High 击杀概率非常大；概率值的范围在0到1之间；给模糊集合KillProbability_Low设置0.3的峰值；选择0.5作为KillProbability_Medium的峰值，选择0.8作为KillProbability_VeryHigh的峰值，然后稳步上升到0.9；
(S3)设计与目标距离模糊变量：选择使用三个成员集合：Target_Close与目标距离近、Target_OK与目标距离合适、Target_Far与目标距离远；给模糊集合Target_Close设置距离为25个像素的峰值；选择150个像素作为Target_OK的峰值，选择300像素为Target_Far的峰值，然后稳步上升到400；
（S4）设计规则集：模糊变量击杀概率和与目标距离，它们每个都包含三个成员集合；为了覆盖每种可能的组合，使用“与运算”方法，定义出了9种规则，每种规则得出一个期望值后果：规则1：如果KillProbability_Low与Target_Close,那么Undesirable；规则2：如果KillProbability_Low与Target_OK,那么Desirable；规则3：如果KillProbability_Low与Target_Far,那么Undesirable；规则4：如果KillProbability_Medium与Target_Close,那么Undesirable；规则5：如果KillProbability_Medium与Target_OK,那么VeryDesirable；规则6：如果KillProbability_Medium与Target_Far,那么Desirable；规则7：如果KillProbability_VeryHigh与Target_Close,那么Undesirable；规则8：如果KillProbability_VeryHigh与Target_OK,那么VeryDesirable；规则9：如果KillProbability_VeryHigh与Target_Far,那么Desirable；
（2b）计算方法：
（N1）依次通过以下计算公式计算出击杀概率：
A、攻击力=当前装备+基础攻击力；
B、防御力=当前装备+基础防御力；
C、击杀对方需要的攻击回合=对方生命值/(我方攻击力-对方防御力)；
D、对方击杀我方需要的攻击回合=我方生命值/(对方方攻击力-我方防御力)；
E、击杀对方的概率=击杀对方需要的攻击回合／对方击杀我方需要的攻击回合；
（N2）通过使用向量Vector计算与目标距离；
（3）去模糊化并得出结果：根据模糊规则，使用了平均最大值的方法去模糊化得到最后是否进攻的最终期望值；
平均最大值的计算公式：
平均最大值=(不希望的中心值*不希望隶属度+希望的中心值*希望隶属度+非常希望的中心值*非常希望隶属度)／(不希望隶属度+希望隶属度+非常希望隶属度)；
最后判断计算出来的平均最大值是否超过当前行为的平均最大值，如果超过就执行，如果没有超过就不执行。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的模糊逻辑技术实现AI行为判断方法，其特征在于：所述判断方法基于编程语言实现。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的模糊逻辑技术实现AI行为判断方法，其特征在于：所述判断方法基于手机、智能电脑、网络游戏平台运行。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110898433A (zh) * | 2019-11-28 | 2020-03-24 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 虚拟对象控制方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20040128079A1 (en) * | 2002-12-31 | 2004-07-01 | Jia-Jye Shyu | Artificial intelligent system for protein superfamily classification |
| US20080243745A1 (en) * | 2007-03-31 | 2008-10-02 | Mitchell Kwok | Human Level Artificial Intelligence Software Application for Machine & Computer Based Program Function |
| CN105144194A (zh) * | 2013-03-07 | 2015-12-09 | 阿尔派回放股份有限公司 | 用于识别和特征化运动动作的系统和方法 |
| CN107441709A (zh) * | 2017-06-02 | 2017-12-08 | 华南理工大学 | 基于模糊行为树的游戏智能体动作序列生成方法 |
-
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20040128079A1 (en) * | 2002-12-31 | 2004-07-01 | Jia-Jye Shyu | Artificial intelligent system for protein superfamily classification |
| US20080243745A1 (en) * | 2007-03-31 | 2008-10-02 | Mitchell Kwok | Human Level Artificial Intelligence Software Application for Machine & Computer Based Program Function |
| CN105144194A (zh) * | 2013-03-07 | 2015-12-09 | 阿尔派回放股份有限公司 | 用于识别和特征化运动动作的系统和方法 |
| CN107441709A (zh) * | 2017-06-02 | 2017-12-08 | 华南理工大学 | 基于模糊行为树的游戏智能体动作序列生成方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 蔡礼权: "《基于模糊逻辑推理行为树的游戏AI建模与应用》", 《CNKI数据库》 * |
| 高建清: "《基于模糊Q学习的Agent智能决策研究与实现》", 《CNKI数据库》 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110898433A (zh) * | 2019-11-28 | 2020-03-24 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 虚拟对象控制方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN110898433B (zh) * | 2019-11-28 | 2021-09-03 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 虚拟对象控制方法、装置、电子设备及存储介质 |
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