[發明專利]一種游戲策略的依賴實現系統和方法有效
| 申請號: | 201610573319.2 | 申請日: | 2016-07-19 |
| 公開(公告)號: | CN107633302B | 公開(公告)日: | 2020-12-08 |
| 發明(設計)人: | 李茂;陳漢輝;龍旨日;盧歆翮;陳鎮秋;吳海權 | 申請(專利權)人: | 珠海金山網絡游戲科技有限公司;成都西山居互動娛樂科技有限公司 |
| 主分類號: | G06N5/04 | 分類號: | G06N5/04;A63F13/55;A63F13/822 |
| 代理公司: | 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205 | 代理人: | 俞梁清 |
| 地址: | 519000 廣東省珠*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 游戲 策略 依賴 實現 系統 方法 | ||
1.一種游戲策略的依賴實現系統,其特征在于,該系統包括:
依賴建立模塊,用于獲取游戲程序的數據結構中具有依賴關系的數據節點,并創建對應關聯圖,所述依賴建立模塊還包括:創建依賴子模塊,用于對創建一個新的數據節點需要一個或者多個數據節點存在的依賴關系使用創建依賴圖進行表示,并對每個數據節點的依賴類型及依賴對象進行記錄;支持依賴子模塊,用于對已存在的數據節點進行事件活動時需要一個或者多個數據節點提供數據支持的依賴關系使用支持依賴圖進行表示,并對每個數據節點的依賴類型及依賴對象進行記錄;
依賴遍歷模塊,用于根據游戲玩家或人工智能的下發遍歷指令,對所述關聯圖進行深度遍歷,獲取擴展新的數據節點的步驟列表,并選擇最優步驟進行回送;
依賴分析模塊,用于基于人工智能所分析得到的數據節點及數據節點對應的依賴關系,建立對應的玩家依賴圖,根據玩家依賴圖遍歷查找脆弱的數據節點,根據脆弱節點定制對應的策略。
2.根據權利要求1所述的游戲策略的依賴實現系統,其特征還在于,所述的數據節點還包括有:
用于對所有子數據節點的數據進行統計的多個數據類型進行記錄。
3.根據權利要求1所述的游戲策略的依賴實現系統,其特征在于,所述的依賴遍歷模塊還包括:
用于解析遍歷指令中的所包括的一個或者多個節點數據分析請求及目標策略,進一步,獲取對應的一個或者多個數據節點所記錄的關聯關系及數據類型,根據目標策略對依賴圖進行深度遍歷,獲取達到目標策略的步驟列表,同時還確認最優步驟,并將最優步驟發送至相應的游戲玩家或人工智能。
4.根據權利要求1所述的游戲策略的依賴實現系統,其特征在于,所述的依賴分析模塊還包括:
判定子模塊,用于對玩家依賴圖中所有節點數據在游戲中的價值進行判定,所判定的價值為該節點數據對游戲的影響度,影響度越大則價值越高;
子依賴子模塊,用于對玩家依賴圖子節點數據進行分析,包括對節點下的一個或者多個子節點進行貢獻度分析,將貢獻度最高的子數據節點作為強子依賴,并進行標注;
父依賴子模塊,用于對玩家依賴圖父節點數據進行分析,當父節點關聯的子節點數超過預設值時,則將對應的父節點標識為弱父依賴;
策略模塊,用于根據所述判定子模塊、子依賴模塊及父依賴模塊的多次分析后,根據分析結果向人工智能發送對應的策略。
5.一種游戲策略的依賴實現方法,其特征在于,該方法包括:
獲取游戲程序的數據結構中具有依賴關系的數據節點,并創建對應關聯圖,包括:對創建一個新的數據節點需要一個或者多個數據節點存在的依賴關系使用創建依賴圖進行表示,并對每個數據節點的依賴類型及依賴對象進行記錄;對已存在的數據節點進行事件活動時需要一個或者多個數據節點提供數據支持的依賴關系使用支持依賴圖進行表示,并對每個數據節點的依賴類型及依賴對象進行記錄;
根據游戲玩家或人工智能的下發遍歷指令,對所述關聯圖進行深度遍歷,獲取擴展新的數據節點的步驟列表,并選擇最優步驟進行回送;
基于人工智能所分析得到的數據節點及數據節點對應的依賴關系,建立對應的玩家依賴圖,根據玩家依賴圖遍歷查找脆弱的數據節點,根據脆弱節點定制對應的策略。
6.根據權利要求5所述的游戲策略的依賴實現方法,其特征在于,該方法還包括:
對所有子數據節點的數據進行統計的多個數據類型進行記錄。
7.根據權利要求5所述的游戲策略的依賴實現方法,其特征在于,該方法還包括:
解析遍歷指令中的所包括的一個或者多個節點數據分析請求及目標策略,進一步,獲取對應的一個或者多個數據節點所記錄的關聯關系及數據類型,根據目標策略對依賴圖進行深度遍歷,獲取達到目標策略的步驟列表,同時還確認最優步驟,并將最優步驟發送至相應的游戲玩家或人工智能。
8.根據權利要求5所述的游戲策略的依賴實現方法,其特征在于,該方法還包括:
對玩家依賴圖中所有節點數據在游戲中的價值進行判定,所判定的價值為該節點數據對游戲的影響度,影響度越大則價值越高;
對玩家依賴圖子節點數據進行分析,包括對節點下的一個或者多個子節點進行貢獻度分析,將貢獻度最高的子數據節點作為強子依賴,并進行標注;
對玩家依賴圖父節點數據進行分析,當父節點關聯的子節點數超過預設值時,則將對應的父節點標識為弱父依賴;
根據所述判定子模塊、子依賴模塊及父依賴模塊的多次分析后,根據分析結果向人工智能發送對應的策略。
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