神经网络在即时战略游戏中的应用
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·项目背景及研究目的和意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·本课题研究内容 | 第9页 |
| ·本文内容安排 | 第9-11页 |
| 第二章 基础理论与相关技术 | 第11-20页 |
| ·游戏软件相关开发技术的简介 | 第11-13页 |
| ·有限状态机简介 | 第11-12页 |
| ·神经网络简介 | 第12-13页 |
| ·反向传播算法的介绍 | 第13-20页 |
| ·反向传播算法的原理 | 第13-14页 |
| ·反向传播算法的数学表示 | 第14-16页 |
| ·反向传播算法的步骤 | 第16-18页 |
| ·BP神经网络特性与不足 | 第18页 |
| ·BP算法的改进 | 第18-20页 |
| 第三章 即时战略游戏软件的总体设计 | 第20-32页 |
| ·游戏设计目标 | 第20-21页 |
| ·DOTA简介 | 第20-21页 |
| ·即时战略游戏软件系统的总体框架 | 第21-26页 |
| ·即时战略游戏软件系统架构 | 第21-22页 |
| ·《英魂之刃》AI部分的架构图 | 第22-24页 |
| ·《英魂之刃》AI流程图 | 第24-26页 |
| ·神经网络设计方案与游戏英雄数值化 | 第26-32页 |
| ·神经网络输出 | 第26页 |
| ·神经网络输入 | 第26-29页 |
| ·神经网络隐藏层 | 第29-30页 |
| ·游戏英雄数值化 | 第30-32页 |
| 第四章 即时战略游戏的详细设计与实现 | 第32-52页 |
| ·训练样本的搜集 | 第32页 |
| ·训练样本 | 第32-38页 |
| ·训练样本程序所用类及作用 | 第32-33页 |
| ·人工神经网络类的定义与实现 | 第33-35页 |
| ·阵营信息类的定义 | 第35-36页 |
| ·样本类的定义 | 第36-37页 |
| ·工程类的定义 | 第37-38页 |
| ·开始六分钟之前的流程 | 第38-39页 |
| ·《英魂之刃》游戏AI一级AI | 第39-50页 |
| ·推线(Push) | 第39-44页 |
| ·防守(Defend) | 第44-46页 |
| ·防守基地(DefendBase) | 第46页 |
| ·回家(GoHome) | 第46-47页 |
| ·追击敌方英雄(AttackHero) | 第47-49页 |
| ·打肉山(AttackRoshan) | 第49-50页 |
| ·打野怪(KillMonster) | 第50页 |
| ·《英魂之刃》游戏AI二级AI | 第50-51页 |
| ·《英魂之刃》游戏AI程序 | 第51-52页 |
| 第五章 游戏系统测试 | 第52-58页 |
| ·推线测试 | 第52-54页 |
| ·追击敌方英雄测试 | 第54-55页 |
| ·防守测试 | 第55-56页 |
| ·防守基地测试 | 第56-58页 |
| 第六章 结论与展望 | 第58-59页 |
| ·全文总结 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 在读期间研究成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 个人简历 | 第63页 |
