[发明专利]一种游戏对象的控制方法、装置、介质以及设备有效
| 申请号： | 201810942957.6 | 申请日： | 2018-08-17 |
| 公开（公告）号： | CN109107161B | 公开（公告）日： | 2019-12-27 |
| 发明（设计）人： | 黄盈;周大军 | 申请（专利权）人： | 深圳市腾讯网络信息技术有限公司 |
| 主分类号： | A63F13/67 | 分类号： | A63F13/67;A63F13/837 |
| 代理公司： | 44285 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 王仲凯 |
| 地址： | 518101 广东省深圳市宝安区新安街道新安六路御景*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种游戏对象的控制方法，包括：获取游戏对象参与游戏时的游戏图像，并判断游戏图像中是否存在游戏对象的对手对象；若否，将所述游戏图像输入第一策略模型，获取第一策略模型输出的动作概率向量，根据动作概率向量选择概率最大的动作作为目标动作，控制游戏对象执行目标动作以实现游戏内地图探索；若是，将游戏图像输入第二策略模型，获取所述第二策略模型输出的动作价值向量，根据所述动作价值向量选择价值最大的动作作为目标动作，控制所述游戏对象执行目标动作以实现与对手对象进行战斗。该方法中将游戏对象的控制分解为地图探索和战斗，缩减了训练时间，模型具有较好的性能。本申请还公开了一种装置、设备及介质。 | ||
| 搜索关键词： | 游戏对象 策略模型 目标动作 游戏图像 概率向量 向量选择 选择概率 输出 游戏 向量 申请 探索 分解 | ||
【主权项】：
1.一种游戏对象的控制方法，其特征在于，包括：/n获取游戏对象参与游戏时的游戏图像，并判断所述游戏图像中是否存在所述游戏对象的对手对象；/n若否，将所述游戏图像输入第一策略模型，获取所述第一策略模型输出的动作概率向量，根据所述动作概率向量选择概率最大的动作作为目标动作，控制所述游戏对象执行目标动作以实现游戏内地图探索；所述第一策略模型是利用模仿学习算法离线学习得到的深度神经网络模型；/n若是，将所述游戏图像输入第二策略模型，获取所述第二策略模型输出的动作价值向量，根据所述动作价值向量选择价值最大的动作作为目标动作，控制所述游戏对象执行目标动作以实现与对手对象进行战斗；所述第二策略模型是利用深度强化学习算法在线学习得到的深度神经网络模型。/n
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