公开(公告)号：CN115729100A

公开(公告)日：2023-03-03

申请号：CN202211281295.5

申请日：2022-10-19

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 张翰澄 ,  李国政 ,  刘驰

IPC: G05B13/04 ,  G06N3/044 ,  G06N3/092 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提出一种基于群体对抗战术动态生成的多智能体强化学习方法，通过在利用多智能体强化学习方法解决群体对抗中，引入了动态生成的方式，能够更好地理解场景，克服复杂场景任务理解困难的技术挑战，通过战术充分理解场景任务；通过引入位置热力图，有效的总结和记录了智能体在群体对抗中的行动轨迹，并根据与成功的关联形成了一种概率分布形式，通过使用基于位置热力图的自模仿学习机制，可以使智能体在任务初期将宏观动作倾向于全面探索环境，而在任务中后期将宏观动作集中在利用探索到的关键位置并不断优化。

公开(公告)号：CN119557562A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202411660769.6

申请日：2024-11-20

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 李国政 ,  张翰澄 ,  刘驰

IPC: G06F18/10 ,  G06F18/22 ,  G06F18/2431 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明提供一种基于故事线可视化的MOBA游戏对局数据交互选择方法，包括：(1)对局事件提取和数据预处理；(2)对局相似性计算和对局层次的分析；(3)故事线布局计算和用户利用故事线的可视分析方法进行回合层面的理解；(4)用户结合可视化元素进行事件和英雄细节信息的探索和数据选择。本发明提供的方法支持对MOBA游戏中的复杂数据进行分析，整个方法可以高效提取对局关键事件并分析多场比赛、在此基础上创建的丰富的可视化元素可以帮助用户直观可视化比赛进程，包含的多种用户交互可以促使用户轻松探索每个英雄的详细信息，提高了研究效率且降低了操作负担。