| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-22页 |
| ·网络游戏中的人工智能技术 | 第11-14页 |
| ·强化学习 | 第14-21页 |
| ·概述 | 第14-15页 |
| ·主要方法 | 第15-17页 |
| ·国内外研究现状 | 第17-21页 |
| ·本文的主要工作 | 第21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 第2章 HAE-QL 算法和HQ-KDR 预测算法 | 第22-36页 |
| ·系统结构 | 第22-23页 |
| ·HAE-QL 算法 | 第23-27页 |
| ·HQ-KDR 预测算法 | 第27-30页 |
| ·HAE-QL 算法在MMOG 中的应用 | 第30-35页 |
| ·状态空间和动作空间的表示 | 第31-33页 |
| ·Q 值和H 值以及E 值的更新 | 第33-34页 |
| ·动作选择 | 第34-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第3章 MMRL 模型和MMRL 算法 | 第36-42页 |
| ·概述 | 第36-37页 |
| ·MMRL 模型 | 第37-38页 |
| ·MMRL 模型 | 第37-38页 |
| ·NPC 学习过程 | 第38页 |
| ·MMRL 算法 | 第38-40页 |
| ·小结 | 第40-42页 |
| 第4章 实验测试与结果分析 | 第42-50页 |
| ·实验环境 | 第42-43页 |
| ·HAE-QL 算法和HQ-KDR 预测算法性能测试 | 第43-48页 |
| ·HAE-QL 算法性能测试 | 第43-46页 |
| ·HQ-KDR 预测算法性能分析 | 第46-48页 |
| ·MMRL 算法性能测试 | 第48-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文 | 第56页 |