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MMOG中玩家联盟策略的研究

朱传霞  
【摘要】: 在MMOG(Massively Multiplayer Online Games)中,玩家之间协作和互动使MMOG具有更强的竞争性和趣味性。但是在现有的MMOG中,所应用的玩家联盟策略比较简单,玩家之间通过简单的组队方式来结成联盟,完成单个玩家无法完成的任务,不能够根据任务需求来选择玩家,因此研究适合MMOG的玩家联盟策略具有重要意义。本文通过对Agent联盟策略和方法的研究,提出了适合MMOG中玩家联盟的策略和方法。本文主要完成了以下两方面的工作: 针对MMOG中玩家联盟策略存在的问题,提出了一种基于合同网的动态联盟策略,引入玩家适应度评估机制,综合考虑玩家所具有的能力值,历史经验值和信用值,计算出玩家的适应度值,联盟发起者利用适应度值对玩家进行初选,减少联盟过程消息发送量,其间协调者和候选联盟玩家利用改进的动态合同网机制进行协商。协调者收到足够完成任务的竞标时,利用蚁群算法寻找适合完成任务的玩家联盟,通过改进蚁群算法中启发式函数,将该函数中玩家能力值和SEC值因素设置不同权重,优先选择以前合作过且对任务适应性好的玩家行成联盟。 针对游戏环境中敌方事件与场景的联系,采用贝叶斯网络对玩家攻击目标选择进行辅助决策。在联盟作战中,如何来选择目标敌人,使得联盟整个的协作更加有效,成为联盟作战的一个重要问题。当游戏场景中同时存在多个目标敌人时,从复杂变化的信息中选择目标敌人是很困难的,因此对玩家选择目标提供辅助决策是很必要的。而贝叶斯网络在处理概率问题上有明显优势,因此本文针对网络游戏的特点,首先通过贝叶斯网络,建立玩家攻击目标贝叶斯网络模型,然后通过贝叶斯概率公式,计算出玩家攻击目标选择优劣的概率,对玩家选择攻击目标提供辅助决策。 本文基于robocode坦克仿真引擎进行实验,实验表明了本算法可以有效减少联盟生成的搜索时间、计算量和通信量,并能提高联盟的作战和配合能力。


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