【摘 要】
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针对游戏非玩家控制(NPC)路径规划中传统遗传算法计算速度慢、正确率低等问题,设计了改进型遗传算法。提出了最佳种群规模估计方法,设计了基于精英主义思想的遗传算子。根据
【机 构】
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昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室,吉林大学计算机科学与技术学院,吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室
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针对游戏非玩家控制(NPC)路径规划中传统遗传算法计算速度慢、正确率低等问题,设计了改进型遗传算法。提出了最佳种群规模估计方法,设计了基于精英主义思想的遗传算子。根据游戏地图的特点,引入了基于启发式深度优先搜索的变异操作。与传统遗传算法以及其他学者的改进算法进行了对比实验。实验结果表明:算法能够在保证正确率的前提下,提高计算速度,并且在多目标的环境下同样适用。
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