檢索結果:共5筆資料 檢索策略: cadvisor.raw="戴文凱" and ckeyword.raw="撞球"
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人工智慧應用於遊戲中的行為計算總需要經過繁複的設計與計算,若想要精準地得到其行為結果往往需要花費大量的時間;其時間無法使用多層級之計算方法,用以預測未來。因此本論文希望能提出一種快速估算NPC行為之…
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當遊戲複雜度提高,策略遊戲面臨了許多的挑戰,這些挑戰同時也成為AI研究領域上的議題。因為龐大的遊戲狀態空間(game space)、動作空間(action spaces),現存的搜尋演算法都無法在這…
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在現今的撞球電子遊戲產業中,較受人注目的領域為撞球遊戲的人工智能而不是關卡生成,因此關於撞球遊戲的關卡生成領域的相關參考文獻非常稀缺。以我個人的觀點,有下列兩個原因。 其一為該領域的難度過高。撞球…
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近年來應用於遊戲領域的 AI 之相關研究方向大多為提升 AI 強度,使其能與人類抗衡,甚至超越職業選手的水準,例如知名的圍棋 AI:AlphaGo。但普遍地談及玩家的遊戲體驗,AI 的考量因素還必須…
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現今遊戲AI研究的方向,無論是Machine learning或是Rule-based的方法,主要的目的都在於提升AI的強度部分。AI透過良好的設計以及強大的運算能力,可以得到人類難以做出的最佳解行…