无监督神经网络在游戏中的应用研究——解决游戏中的障碍物绕行问题

摘要：

使用无监督神经网络解决了游戏中的障碍物绕行问题(obstacle avoidance).使用遗传算法实现了无监督机制,该方法通过最优化适应度来改进神经网络的权值,使得神经网络得到最佳的输出值;利用以智能体(Agent)中心为出发点的5条射线模拟传感器(Sensor).通过检测5条射线与障碍物边界的相交情况来感知环境.经过768代的进化,遗传算法种群最优适应度和平均适应度都有了明显提高,同时绕行成功率从12.5%上升到85%.

关键词：障碍物绕行、神经网络、遗传算法、传感器

所属期刊栏目：44

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2008-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：90-93