浅论3d游戏引擎框架及智能角色行为策略研究

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1、分类号：TP391UDC：k一104922s单位代码：10220学号：S0407251大庆石油学院硕士研究生学位论文论文题目：⋯39一游藏引擎框架及智熊角．鱼行为策略研究⋯硕士生_⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯王一隧～蓖⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一指导教师：¨⋯⋯⋯⋯⋯．．李丛信⋯．．教援⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯申请学位级别：⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．王一学．．砜一±⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯专业、学科：⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯让篡j9l熬仕与理论⋯⋯⋯⋯⋯⋯．提交论文时问：¨⋯⋯⋯⋯⋯⋯29她．生．3．且．．坦一日⋯⋯⋯⋯⋯⋯．答辩日期：⋯⋯⋯⋯⋯⋯．2QQ

2、Z．生．3．月．．2叠．．且⋯⋯⋯⋯⋯⋯授予学位日期：⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2007年3月12日3D游戏引擎框架及智能角色行为策略研究摘要经过近二十年的发展。游戏引擎已经逐渐成熟．尤其是3D游戏引擎。但由于诸多原因，我国对3D游戏引擎的研究相对滞后。国家已经将两络游戏引擎的开发纳入了863计划，这将天大推动我国3D蝣戏引擎开发的步伐。现在的3D辨戏引擎越来越多地加强人工智能来提高游戏的可玩性。目前，智能角色已经成为3D游戏引擎中一个重要的部分。特别是对智能角色行为策略的研究，已成为一个研

3、究热点。本文首先针对313游戏引擎，介绍了其概念．分析并比较了儿款著名的3D游戏引擎。结合全球著名的多功能的三维开发。I．具Virtools，对3D游戏引擎框架进行了深入地研究与分析，并利用Virtools软件开发了油田虚拟操作仿真演练系统。其次．介绍了3D游戏中的智能角色及其模型，总结了智髓角色的行为特点，对智能角色的行为策略经行了深入研究。传统智能角色的开发方法是使用预先编辑的脚本来描述角色的行为，这种开发方法存在一定的缺陷。为了弥补这种缺陷，本文提出了适应性智能角色概念。O学习算法总是选择最优策

4、略，使用它设计的智能角色会一直处于最优状态-为了避免这种情况，引入了协调函数，对Q学习算法进行了改进。最后，利用改进的Q学习算法，在Virtools中，设计并实现了3D格斗游戏。经过多方面测试，3D格斗游戏中的适应性智能角色能够跟据与玩家的格斗战绩，自我调整智能水平．与玩家水平保持一致，克服了传统智能角色的缺陷。达到了预期的目的。关键词：3D游戏引擎；行为策略；智能角色；适应性；Virtools；强化学习：Q学习{IResearchonFrameworkof3DGameEngineandBehavio

5、rStrategiesofIntelligentCharacterAbstraetThronghthedevelopmentof20years．thegameengine，especiallythe3Dgameengine，hasalreadybecomemature．Butbecauseofmanycaoses,the3DgameengineresearchwBslaggedinourcountryrelatively．Ourcountryhasalreadybroughtthenelworkgam

6、eenginedevelopmentinto963plans，whichquickensthestepof3Dgameenginedevelopmentgreatlyinourcountry．Nowthe3Dganll!enginereinforcesmotemificialinllegencetomakegme5morefun．Theintelligentcharacterplaysamoreandmoreimportantrolein3Dgameenglne．Especiallytheresear

7、chofintelligentcharacterstratagyhasbecomeahotmsearehproblem．Firstly,thethesishasintroducedtheconceptof3D群llneengine，analyzedandcot*0,paredsomefalltOus3Dgameellgines,madethethoroughresearchandanalysisof3Dgameengineframeworkwith、，jn∞lswhichisthefanaous3Dd

8、eveloptoolintheworld,andVirtoolsisappliedinvirtualoperationsimulalionsystem．Secondly,ithasintroducedtheintelligentcharacterof3Dgameengineanditsmodelsummedupthebehaviorcharacteristicofintelligentcharacter,andmadethethoroughresearc