[发明专利]AI行为调用方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及游戏开发技术领域，具体而言，涉及一种AI行为调用方法和装置。

背景技术

在许多网络游戏中，游戏AI(Artificial Intelligence，人工智能)行为都是通过预设行为树的方式进行的，导致行为选取死板，缺乏灵活性且人性化程度较低，无法满足玩家在游戏过程中需要的更加人性化或智能化的游戏体验。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种AI行为调用方法和装置，能够有效解决上述问题。

本发明较佳实施例提供一种AI行为调用方法，应用于终端设备，所述终端设备中存储有AI行为数据库和多个AI行为执行体，且各AI行为执行体预设有对应的性格标签，所述AI行为调用方法包括：

检测并获取AI行为执行体的当前状态参数，并从所述AI行为数据库中选取符合所述AI行为执行体的性格标签的多个AI行为，作为第一AI行为集；

针对该第一AI行为集中的每个AI行为，根据预设评估规则对第一AI行为集中的每个AI行为进行评分，从各评分中选取符合预设阈值的评分；

将该符合预设阈值的评分对应的AI行为作为AI行为执行体所要执行的AI行为。

在本发明较佳实施例的选择中，该状态参数包括自身状态参数和环境参数。

在本发明较佳实施例的选择中，根据预设评估规则对第一AI行为集中的每个AI行为进行评分的步骤包括：

针对所述第一AI行为集中的每个AI行为，调用与当前状态参数匹配的权重值；

针对各AI行为对应的权重值计算其在当前状态参数下的评分值。

在本发明较佳实施例的选择中，根据预设评估规则对第一AI行为集中的每个AI行为进行评分的步骤包括：

根据所述自身状态参数分析所述AI行为执行体当前状态；

从所述第一AI行为集中选取与所述AI行为执行体的自身状态参数匹配的AI行为，作为第二AI行为集；

针对所述第二AI行为集中的每个AI行为，调用与环境参数匹配的权重值；

根据各AI行为对应的权重值分别计算其在当前环境参数下的评分值。

在本发明较佳实施例的选择中，从各评分中选取符合预设阈值的评分的步骤包括：

对各评分进行比较并选取最大值对应的AI行为作为符合预设阈值的评分。

在本发明较佳实施例的选择中，所述性格标签包括激进型、冲动型、中庸型、保守型、冒险型、刻板型、稳重型、理智型中的一种或多种。

本发明较佳实施例还提供一种AI行为调用装置，应用于终端设备，所述终端设备中存储有AI行为数据库和多个AI行为执行体，且各AI行为执行体预设有对应的性格标签，所述AI行为调用装置包括：

行为选取模块；检测并获取AI行为执行体的当前状态参数，并从所述AI行为数据库中选取符合所述AI行为执行体的性格标签的多个AI行为，作为第一AI行为集；

评分计算模块，用于针对该第一AI行为集中的每个AI行为，根据预设评估规则对第一AI行为集中的每个AI行为进行评分，从各评分中选取符合预设阈值的评分；

行为执行模块，用于将该符合预设阈值的评分对应的AI行为作为AI行为执行体所要执行的AI行为。

在本发明较佳实施例的选择中，该状态参数包括自身状态参数和环境参数。

在本发明较佳实施例的选择中，所述评分计算模块包括：

第一调用单元，用于针对所述第一AI行为集中的每个AI行为，调用与当前状态参数匹配的权重值；

第一计算单元，用于针对各AI行为对应的权重值计算其在当前状态参数下的评分值。

在本发明较佳实施例的选择中，所述评分计算模块包括：

状态分析单元，用于根据所述自身状态参数分析所述AI行为执行体当前状态；

选取单元，用于从所述第一AI行为集中选取与所述AI行为执行体的自身状态参数匹配的AI行为，作为第二AI行为集；

第二调用单元，用于针对所述第二AI行为集中的每个AI行为，调用与环境参数匹配的权重值；

第二计算单元，用于根据各AI行为对应的权重值分别计算其在当前环境参数下的评分值。

与现有技术相比，本发明提供一种AI行为调用方法和装置，其中，基于各AI行为执行体的性格和其当前的状态参数，选取更加符合每个AI行为执行体的AI行为，能够有效提高AI行为选取过程中的智能化，并使得各AI行为执行体更加逼真和人性化，以进一步改善玩家的游戏体验。

附图说明