人工智能自誕生以來,隨著理論和技術(shù)的發(fā)展,已經(jīng)逐漸應(yīng)用在各個領(lǐng)域。人工智能其中一個重要的分支為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。從傳統(tǒng)的需要人為設(shè)計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再到與進化算法相結(jié)合產(chǎn)生的進化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為模型的技術(shù)已經(jīng)在模式識別,自動控制,多智能體系統(tǒng)等多個領(lǐng)域解決了許多問題。即時戰(zhàn)略游戲作為現(xiàn)代計算機游戲的一個分支,包含了人工智能研究領(lǐng)域的諸多特性,如不確定性決策、龐大復(fù)雜的狀態(tài)空間和行為空間、多智能體協(xié)作等。此外,即時戰(zhàn)略游戲模擬了一個復(fù)雜而又逼真的環(huán)境,為人工智能的研究提供了直觀、實時的反饋,而且不存在現(xiàn)實環(huán)境中很多混亂的屬性以及硬件上的消耗,使其成為研究人工智能技術(shù)的優(yōu)秀平臺。因此,本文利用即時戰(zhàn)略游戲作為研究人工智能的測試環(huán)境。作為模擬現(xiàn)實世界的戰(zhàn)爭游戲,在即時戰(zhàn)略游戲場景中會存在多個智能體,如何有效率地控制多智能體,使多智能體相互之間能協(xié)調(diào)、合作地完成目標是本文的主要研究內(nèi)容。本文利用進化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計多智能體模型,使智能體在測試環(huán)境中能夠和其他智能體之間相互配合與協(xié)作,盡可能以高效率完成目標。本文的主要研究工作和研究成果有：(1)總結(jié)國內(nèi)外近年來使用即時戰(zhàn)略游戲作為測試環(huán)境的研究,其中包括強...

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖３．１神經(jīng)細胞示意圖??

數(shù)十億個神經(jīng)元（神經(jīng)細胞）構(gòu)成了人類的大腦，每個神經(jīng)元都與數(shù)以千計的其他神??經(jīng)元連在一起，形成可以進行強大運算的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是模仿大腦的運??行機制。圖３．１為一個人工神經(jīng)元（神經(jīng)細胞）的示意圖⑴??ｂｉａｓ＜－ｌ）??Ｘ．與??－？ｏｕｔｐｕｔ??＾?ｐ??圖３....

圖４．３點雜交??

隨機選取一個或者多個交換點（分為單點雜交和多點雜交），然后將父代的兩個染色體在??交換點之前或者之后或者多個交換點之間的部分進行交換重組，以生成子代的染色體。??圖４．３顯示了單點雜交和雙點雜交的執(zhí)行過程??單點雜交?■雜交??：３＾?；交換點?‘??？?｛?Ｉ??圖４．３點雜交....

圖4.4邊緣點雜交

單點雜交?■雜交??：３＾?；交換點?‘??？?｛?Ｉ??圖４．３點雜交??如果將神經(jīng)元作為一個完整的個體，即包括該神經(jīng)元的輸入權(quán)重，那么傳統(tǒng)的交很可能會從某個神經(jīng)元權(quán)重的中間“切開”染色體，使得某個神經(jīng)元的染色體在重中間斷開，這就會影響到該神經(jīng)元經(jīng)過歷代進化所獲得的改良，甚至是....

圖４．６?—般點雜交和邊緣點雜交性能對比圖??其中，“實線”代表的是使用邊緣單點雜交算子的進化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，“虛線”代表的??

算子的性能有了一定的提高??（２）雖然邊緣單點雜交算子有提高性能的作用，但在本實驗結(jié)果中，其提升效果有限。??實際上，通過仔細觀察曲線趨勢以及結(jié)合圖４．７，本文推測實際上基于使用兩種算子??的遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均陷入了局部最優(yōu)解中。這說明了邊緣點雜交算子只能在一??定程度上保護改....

本文編號：3909104