【摘 要】
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随着计算机图形技术、网络技术和人机交互技术的发展,视频游戏的研究也进入到了一个全新的阶段。早期视频游戏的输入画面粗糙,游戏难度单一,不能给予游戏玩家较好的游戏体验。为了创造更加真实的游戏虚拟环境,增加游戏的可玩性和挑战性,实现玩家与游戏智能体之间更加真实的交互,视频游戏模拟的研究变得至关重要。一直以来,强化学习由于无法直接处理来自环境的原始感官数据,因而应用范围非常有限。近年来深度学习发展迅速,通
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随着计算机图形技术、网络技术和人机交互技术的发展,视频游戏的研究也进入到了一个全新的阶段。早期视频游戏的输入画面粗糙,游戏难度单一,不能给予游戏玩家较好的游戏体验。为了创造更加真实的游戏虚拟环境,增加游戏的可玩性和挑战性,实现玩家与游戏智能体之间更加真实的交互,视频游戏模拟的研究变得至关重要。一直以来,强化学习由于无法直接处理来自环境的原始感官数据,因而应用范围非常有限。近年来深度学习发展迅速,通过深度神经网络能够自动提取出高维图像中的特征,因此越来越多的学者开始研究深度学习和强化学习的结合,即深度强化学习。深度强化学习在视频游戏模拟中存在着游戏得分低的问题,为了解决这些问题,提出一种基于改进深度Q网络(DQN)的视频游戏模拟算法。该算法首先对卷积神经网络(CNN)的激活函数进行改进,结合ReLU和Softplus两种激活函数的优点,设计并构造一种分段激活函数,用改进的激活函数作为CNN全连接层的激活函数。其次设计改进的Gabor滤波器,用其代替CNN中原有的可训练的滤波器。最后将视频游戏的每帧图像和改进后的Gabor滤波器卷积得到多个不同方向的特征,然后将其进行特征融合。使用核主成分分析(KPCA)对融合后的特征进行降维,以此替代原始视频游戏图像作为CNN的输入,利用强化学习的Q-Learning算法训练更新网络权重,得到训练模型,实现视频游戏的模拟。实验表明,结合深度神经网络的强化学习模型,通过使用改进后的激活函数和改进后的Gabor滤波器进行训练,能够成功学习到控制策略。与传统的强化学习模型相比,改进后的模型在视频游戏上的表现效果更好。
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