【摘 要】
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目前游戏中NPCs多目标行为进化是一个非常复杂的问题.对此建立了NPCs多目标优化的数学模型,并提出了一种NSGA-II的改进算法--INSGA-II.该算法在进行精英选择时,采用了基于K-
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目前游戏中NPCs多目标行为进化是一个非常复杂的问题.对此建立了NPCs多目标优化的数学模型,并提出了一种NSGA-II的改进算法--INSGA-II.该算法在进行精英选择时,采用了基于K-均值聚类的方法联合了不同等级之间的个体进行集合划分,然后从不同的集合中选择下一代个体,从而更好地保持了种群的多样性.通过实例比较证明,在玩家和NPCs作战的游戏场景下,INSGA-II能够得到NPCs复杂多目标控制问题的Pareto最优解,而且比NSGA-II表现出更好的收敛性和多样性.
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