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What Every BODY is Saying An Ex-FBI
Agent
´s Guide to Speed-Reading People - Joe Navarro and Marvin Karlins
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OAnEx-FBI Agent’s Guide Speed-ReadingPeopleWHAT EVERYBODYI SAYINGwith Marvin Karlins, Ph.D.FBI Speci
claudia´&acu..
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基于多
Agent
系统的游戏AI引擎
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在当前的电脑游戏中,图形质量的发展已经到了近乎极至的水平,人工智能
已经成为决定游戏成功的重要因素,越来越多的游戏开发者和研究者开始将重点
转移到游戏中的人工智能研究。由于游戏越与具体的游戏设计紧密相关,目前
还没有出现被广泛使用的越引擎。本文针对团体竞技类型的游戏,研究和开发
了一个基于多Agent系统的游戏甜引擎,主要工作包括:
根据游戏中存在大量自主角色的特点和游戏软件对架构灵活性的要求,设计
了游戏越引擎中的多Agent系统模型,包括个体Agent的感知系统模型、运动
系统模型和决策系统模型,以及多Agent的通讯系统模型和团队协作模型。以有
限状态机技术为支持,集成了消息处理机制,实现了灿引擎的隐式决策树架构
和算法封装。在此基础上,将足球相关知识和技能集成进来,增加了游戏控制、
输入处理、图形渲染、实体管理等实际的游戏需要的必要功能,实现了一个完整
的足球模拟游戏,以验证该越引擎的有效性0
在利用该趾引擎构建的足球模拟游戏中,Agent(球员)可以灵敏地感知比
赛形势并做出正确合理的动作,多Agent之间也可以进行良好的协作来完成同一
任务,表现出令人满意的智能效果。
综上所述,本文将多Agent系统用于游戏趾引擎设计,实现了完整的引擎
和基于该引擎的足球模拟游戏,是构建通用游戏触引擎的初步尝试。我们相信,利用该引擎,开发者可以简单快速地实现游戏中的人工智能架构和自主的智能角
色。
关键词: 游戏引擎多Agent系统人工智能
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基于多
AGENT
的船舶供应链协调模式研究
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AGENT
信念与行为规划
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多Agent是导航在无人驾驶地面交通工具、自助式水下交通工具、无人驾驶航空交通工具、人造卫星、太空飞行器等领域都有着广泛应用。而在现实生活中,多Agent导航环境往往是一种复杂的环境,其中,即包括复杂的自然环境,也包括多Agent间复杂的信息共享制。本文正是针对此类复杂环境中多Agent导航的理论与应用问题,研究了能表示和处理多种复杂环境信息的一种工具,并且,根据多Agent群集、跟踪、图案编队和跟随图案编队四种导航任务,以及相应的复杂环境信息,分别规划、设计和控制了单Agent导航行为,使得多Agent系统在此类复杂环境中仍可实现既定的导航任务。
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