基于有限理性模型的游戏智能决策方法研究与应用

有限理性模型在游戏智能决策中的研究与应用 本篇论文研究的核心是有限理性模型在游戏智能决策中的应用。有限理性模型是一种基于行为决策理论的模型，旨在模拟人类决策过程中的不确定性和有限理性。该模型认为，人类决策过程中存在认知偏差和有限理性，导致决策结果的不确定性。 在游戏智能决策中，有限理性模型可以应用于游戏NPC（Non-Player Character）的行为决策过程中，以提高游戏NPC的智能化和人性化。论文作者提出了基于有限理性模型的游戏智能方法，该方法分别从有限理性模型的两个核心原则——有限理性和满意准则来改进过去的方法在感知和决策过程中所面对的问题。 该方法的优势在于，可以使得游戏NPC的行为决策方式更加人性化，更加接近人类的决策过程。同时，该方法也可以应用于各种游戏场景中，以提高游戏的智能化和娱乐性。 论文还对有限理性模型在游戏智能决策中的应用进行了实证研究，通过在Starcraft平台上与其他方法的对抗性实验来验证该方法的优势。实验结果表明，基于有限理性模型的游戏智能方法确实可以提高游戏NPC的智能化和人性化。 有限理性模型在游戏智能决策中的应用可以提高游戏NPC的智能化和人性化，提高游戏的娱乐性和交互性。该方法也可以应用于各种游戏场景中，以提高游戏的智能化和娱乐性。 知识点： 1. 有限理性模型：一种基于行为决策理论的模型，旨在模拟人类决策过程中的不确定性和有限理性。 2. 游戏智能决策方法：基于有限理性模型的游戏智能方法，可以应用于游戏NPC的行为决策过程中，以提高游戏NPC的智能化和人性化。 3. 满意准则：有限理性模型的两个核心原则之一，旨在模拟人类决策过程中的满意准则。 4. 行为决策理论：研究人类决策过程中的行为和决策机理的理论基础。 5. 游戏NPC：游戏中的非玩家角色，需要通过智能决策方法来提高其智能化和人性化。 本篇论文研究的核心是有限理性模型在游戏智能决策中的应用，并提出了基于有限理性模型的游戏智能方法，以提高游戏NPC的智能化和人性化。