[发明专利]一种基于多目标优化的游戏英雄出装推荐方法及系统

权利要求书

1.一种基于多目标优化的游戏英雄出装推荐方法，其特征在于，所述游戏英雄出装推荐方法包括：

获取游戏英雄属性表和装备属性表；所述游戏英雄属性表和所述装备属性表均为表格形式；所述游戏英雄属性表的第一列为游戏英雄类别，所述游戏英雄属性表的第二列为游戏英雄的物理攻击值，所述游戏英雄属性表的第三列为游戏英雄的法术攻击值，所述游戏英雄属性表的第四列为游戏英雄的物理防御值，所述游戏英雄属性表的第五列为游戏英雄的法术防御值；所述装备属性表的第一列为装备编号，所述装备属性表的第二列为装备名称，所述装备属性表的第三列为装备的物理攻击值，所述装备属性表的第四列为装备的法术攻击值，所述装备属性表的第五列为装备的物理防御值，所述装备属性表的第六列为装备的法术防御值；

根据所述游戏英雄属性表和所述装备属性表生成迭代种群；所述迭代种群包括M个表征游戏英雄出装推荐方案的个体，且所有所述个体代表的游戏英雄均为同一类别；每个所述个体均包括6套互不相同的装备，且每个所述个体的结构形式均为6行5列的数组形式；其中，所述个体的一行表示一个装备的编号和属性，所述个体的每行均包括5个元素，分别为装备编号、装备的物理攻击值、装备的法术攻击值、装备的物理防御值以及装备的法术防御值；

根据已构建的多目标适应度函数，计算所述迭代种群中每个个体的适应度值，并记录当前迭代次数；所述多目标适应度函数用于计算游戏英雄的攻击值与防御值的和；

判断所述当前迭代次数是否小于预设迭代总数，得到第一判断结果；

若所述第一判断结果表示所述当前迭代次数不小于所述预设迭代总数，则将适应度值最大的个体确定为游戏英雄的出装推荐方案；

若所述第一判断结果表示所述当前迭代次数小于所述预设迭代总数，则将所述当前迭代次数加1，然后对所述当前迭代次数对应的迭代种群中的个体进行交叉变异操作生成新个体，并根据所述多目标适应度函数计算每个所述新个体的适应度值；所述新个体的总数为M个；

将所有所述新个体加入所述当前迭代次数对应的迭代种群中以更新迭代种群，并根据更新后的迭代种群中每个个体的适应度值对更新后的迭代种群中的个体进行排序，选择前M个个体作为下一代的迭代种群，然后返回根据已构建的多目标适应度函数，计算所述迭代种群中每个个体的适应度值，并记录当前迭代次数的步骤。

2.根据权利要求1所述的一种基于多目标优化的游戏英雄出装推荐方法，其特征在于，所述游戏英雄出装推荐方法还包括：

保留不小于所述预设迭代总数的所述当前迭代次数所对应的迭代种群；

计算保留下来的迭代种群中的每个个体的第一目标值和第二目标值；所述第一目标值为游戏英雄的攻击值，所述第二目标值为游戏英雄的防御值；

计算保留下来的迭代种群中的每个个体的第三目标值；所述第三目标值为所述第一目标值与所述第二目标值的比值；

以每个个体的第三目标值为排序标准，降序排列保留下来的迭代种群中的个体。

3.根据权利要求2所述的一种基于多目标优化的游戏英雄出装推荐方法，其特征在于，所述第一目标值的计算公式为所述第二目标值的计算公式为X_m表示第m个个体，i表示第m个个体的行数；w₁、w₂、w₃、w₄分别表示第m个个体代表的游戏英雄的物理攻击值、法术攻击值、物理防御值以及法术防御值。

4.根据权利要求3所述的一种基于多目标优化的游戏英雄出装推荐方法，其特征在于，所述多目标适应度函数为F(X_m)＝f₁(X_m)+f₂(X_m)。

5.根据权利要求1所述的一种基于多目标优化的游戏英雄出装推荐方法，其特征在于，所述根据所述游戏英雄属性表和所述装备属性表生成迭代种群，具体包括：

根据所述游戏英雄属性表和所述装备属性表，采用编码方式，生成一个个体并随机初始化，得到包括M个个体的迭代种群。