[发明专利]目标操作的确定方法和装置、存储介质及电子装置

说明书

本发明公开了一种目标操作的确定方法和装置、存储介质及电子装置。其中，该方法包括：检测到第一游戏角色的操作请求，操作请求用于请求在客户端当前运行的一局游戏中第一游戏角色基于已获取到的第一对象所待执行的目标操作；响应于操作请求，获取目标特征向量，目标特征向量至少用于指示基于已获取到的第一对象形成得到目标对象集合的概率；根据训练好的神经网络模型获取目标特征向量对应的目标操作，训练好的神经网络模型用于指示目标特征向量与目标操作之间的映射关系。本发明解决了相关技术根据游戏玩家自身经验计算下一步操作，导致游戏玩家执行下一个操作后游戏胜出率较低的技术问题。

技术领域

本发明涉及计算机领域，具体而言，涉及一种目标操作的确定方法和装置、存储介质及电子装置。

背景技术

目前，相关技术中牌类游戏客户端均可以实现计算游戏玩家下一步操作，例如德州扑克游戏客户端可以计算游戏玩家是弃牌，还是加注；麻将游戏客户端可以计算打出哪张手牌等。但是，相关技术均是根据游戏玩家自身经验值计算其下一步操作，这样将会导致游戏玩家执行下一步操作后赢得该局游戏的胜出率较低。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种目标操作的确定方法和装置、存储介质及电子装置，以至少解决相关技术根据游戏玩家自身经验计算下一步操作，导致游戏玩家执行下一个操作后游戏胜出率较低的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种目标操作的确定方法，客户端当前运行的一局游戏中所述第一游戏角色基于已获取到的第一对象所待执行的目标操作；响应于所述操作请求，获取目标特征向量，其中，所述目标特征向量至少用于指示基于所述已获取到的第一对象形成得到目标对象集合的概率，所述目标对象集合包括所述已获取到的第一对象；根据训练好的神经网络模型获取所述目标特征向量对应的所述目标操作，其中，所述训练好的神经网络模型是使用样本特征向量与样本操作之间的映射关系对第一神经网络模型进行训练得到的模型，在对第一神经网络模型进行训练时，所述第一神经网络模型的输入参数为所述样本特征向量，所述第一神经网络模型的输出参数为所述样本操作，所述训练好的神经网络模型用于指示所述目标特征向量与所述目标操作之间的映射关系。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种目标操作的确定装置，包括：检测单元，用于检测到第一游戏角色的操作请求，其中，所述操作请求用于请求在客户端当前运行的一局游戏中所述第一游戏角色基于已获取到的第一对象所待执行的目标操作；第一获取单元，用于响应于所述操作请求，获取目标特征向量，其中，所述目标特征向量至少用于指示基于所述已获取到的第一对象形成得到目标对象集合的概率，所述目标对象集合包括所述已获取到的第一对象；第二获取单元，用于根据训练好的神经网络模型获取所述目标特征向量对应的所述目标操作，其中，所述训练好的神经网络模型是使用样本特征向量与样本操作之间的映射关系对第一神经网络模型进行训练得到的模型，在对第一神经网络模型进行训练时，所述第一神经网络模型的输入参数为所述样本特征向量，所述第一神经网络模型的输出参数为所述样本操作，所述训练好的神经网络模型用于指示所述目标特征向量与所述目标操作之间的映射关系。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行本发明实施例中任意一种目标操作的确定方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，其中，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行本发明实施例中任意一种目标操作的确定方法。