[发明专利]用于竞速类AI模型的AI参数配置方法、装置、设备及存储介质有效

专利信息
申请号: 201810299375.0 申请日: 2018-03-30
公开(公告)号: CN108465244B 公开(公告)日: 2019-05-07
发明(设计)人: 赖贵雄 申请(专利权)人: 腾讯科技(深圳)有限公司
主分类号: A63F13/795 分类号: A63F13/795;A63F13/803
代理公司: 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 代理人: 刘映东
地址: 518057 广东省深圳*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 适应度 参数集合 参数配置 赛车 存储介质 人工智能领域 参数控制 行进方式 行进距离 遗传算法 申请 测试 配置
【说明书】:

本申请公开了一种用于竞速类AI模型的AI参数配置方法、装置、设备及存储介质,属于人工智能领域。该方法包括:获取第n代参数集合,每代参数集合中包含m套AI参数,每套AI参数用于指示赛车AI模型在赛道上的行进方式,n≥1,m≥2;根据m套AI参数控制赛车AI模型进行m次适应度测试,得到m个适应度,适应度与赛车AI模型根据AI参数在赛道上的行进距离呈正相关关系;若m个适应度均小于适应度阈值,则根据第n代参数集合生成第n+1代参数集合;若m个适应度中存在大于适应度阈值的目标适应度,则将目标适应度对应的AI参数配置为目标AI参数。本申请实施例采用遗传算法实现AI参数的自动调整,提高了调整及配置AI参数的效率。

技术领域

本申请实施例涉及人工智能(Artificial Intelligence,AI)领域,特别涉及一种用于竞速类AI模型的AI参数配置方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在竞速类游戏应用中,大量游戏场景下需要引入赛车AI。比如,在单机模式或玩家匹配不足的情况下,需要引入若干赛车AI与真实玩家进行竞速。

为了使赛车AI达到更加真实的模拟效果,开发人员开发出赛车AI模型后,需要为赛车AI模型配置一套AI参数。在一种AI参数配置方式中,开发人员初始化一套AI参数,并指示赛车AI模型根据该AI参数在赛道上行进;通过查看分析赛车AI模型的行进效果,开发人员对AI参数进行调整,从而在反复模拟和AI参数调整后,最终得到符合开发人员预期效果的AI参数。

采用上述方式配置AI参数时,由于一套AI参数中包含大量参数,且参数之间存在耦合,因此通过人工调整AI参数需要耗费大量时间,导致AI参数的配置效率较低。

发明内容

本申请实施例提供了一种用于竞速类AI模型的AI参数配置方法、装置、设备及存储介质,可以解决相关技术中,通过人工调整AI参数需要耗费大量时间,导致AI参数的配置效率较低的问题。所述技术方案如下:

第一方面,提供了一种用于竞速类AI模型的AI参数配置方法,所述方法包括:

获取第n代参数集合,每代参数集合中包含m套AI参数,每套AI参数用于指示赛车AI模型在赛道上的行进方式,n≥1,m≥2;

根据所述m套AI参数控制所述赛车AI模型进行m次适应度测试,得到m个适应度,所述适应度与所述赛车AI模型根据所述AI参数在赛道上的行进距离呈正相关关系;

若所述m个适应度均小于适应度阈值,则根据所述第n代参数集合生成第n+1代参数集合;

若所述m个适应度中存在大于所述适应度阈值的目标适应度,则将所述目标适应度对应的AI参数配置为目标AI参数。

第二方面,提供了一种用于竞速类AI模型的AI参数配置装置,所述装置包括:

获取模块,用于获取第n代参数集合,每代参数集合中包含m套AI参数,每套AI参数用于指示赛车AI模型在赛道上的行进方式,n≥1,m≥2;

测试模块,用于根据所述m套AI参数控制所述赛车AI模型进行m次适应度测试,得到m个适应度,所述适应度与所述赛车AI模型根据所述AI参数在赛道上的行进距离呈正相关关系;

生成模块,用于当所述m个适应度均小于适应度阈值时,根据所述第n代参数集合生成第n+1代参数集合;

配置模块,用于当所述m个适应度中存在大于所述适应度阈值的目标适应度时,将所述目标适应度对应的AI参数配置为目标AI参数。

第三方面,提供了一种AI参数配置设备,所述设备包括处理器和存储器,所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集,所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器执行以实现如第一方面所述的用于竞速类AI模型的AI参数配置方法。

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