难度自适应游戏系统策略规划方法

摘要

本发明公开了一种基于基于优先级值迭代网络的难度自适应游戏系统策略规划方法。该游戏系统由两部分构成：用于进行图像特征信息提取的卷积神经网络和用于进行策略泛化处理的优先级值迭代网络。该系统可嵌入至任意对抗类游戏中，当玩家开始游戏前，会从系统的难度系数中选择某一等级的对抗机器人(Adversarial Non‑personal Character,A‑NPC)。根据选定的难度系数，系统会从服务器的数据库中获取相应难度的玩家样本策略信息，并在服务器端根据玩家样本策略信息进行模仿学习，得到优先级值迭代网络的参数。该参数在游戏载入时传送至客户端。