基于情感计算和Q-learning的智能体自主追逐行为优化研究

本文研究主要探讨了在智能体间追逐行为中引入情感计算和强化学习方法的创新策略。当前，研究者注意到在多智能体间的追逐过程中，对智能体的情感因素考虑不足，这可能导致行为模式的单调乏味和效率低下。为此，论文提出了一个全新的解决方案。 首先，作者通过情感建模技术，将个体的个性和情感因素融入到两个智能体之间的追逐行为中。这种模型使得智能体的行为不再仅仅是基于规则或预设路径，而是具有更多元化，能够反映出情感状态对决策的影响，增加了追逐过程的动态性和趣味性。 接着，博弈论被应用于决策制定中，引导智能体在追逐过程中进行更为明智的选择。博弈论提供了一个框架，使智能体能在考虑自身利益的同时，也预测并应对对手可能的策略，提高了追逐过程中的策略性。 再者，论文利用Q-learning（强化学习）算法，让智能体通过观察和学习对手的运动轨迹，不断优化其追逐策略。强化学习作为一种自适应学习方法，允许智能体根据实际反馈调整其行为，从而找到最优化的追逐路径。 实验部分在Visual Studio 2012环境中进行，不仅实现了具有可信度的运动动画，还展示了智能体在追逐过程中情感和体力等参数的变化趋势，这些数据可视化有助于深入理解智能体行为背后的动态变化。 最终的研究结果显示，这种结合情感计算、博弈论和强化学习的策略显著提升了智能体间追逐行为的效率和多样性，对于实现高效、策略化的追逐活动具有积极的推动作用。因此，该研究对于智能体交互、游戏设计、人工智能等领域具有重要的理论和实践价值。