梁品策，王绍一，于琪佳

（北方工业大学信息学院，北京100144）

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在最近的几年中，随着中国电子计算机的飞速发展。游戏行业特别是对战类游戏得到了飞速的发展。市场上类似《边境》、《黑神话悟空》等佳作也走入了大众的视野。但随着现代图形开发技术的发展，决定一款游戏的好坏不再决于游戏画面的好坏，高可玩性也成为了一款游戏是否优秀的重要指标。

无论是第一人称对战游戏还是策略对战游戏，一个优秀的游戏AI 将会极大地提升游戏的可玩性。但在目前的对战游戏中，很少有利用遗传算法的对AI 进行训练的案例。有之前的研究中，有研究人员利用遗传算法对FC 经典游戏洛克人的游戏AI 进行训练。在该实验中研究人员通过不同AI 之间相互的战斗，针对每个AI 的存活率、命中率等一系列标准筛选强大的个体。在经历了多次的训练以及迭代后，新AI 可以对玩家的攻击进行规避，并且拥有了更强的攻击欲望以及攻击精度。获得了相较于原AI 更加具有挑战性的游戏AI。该研究证明遗传算法可以运用到游戏AI 的训练中。但目前的研究中尚未有人将遗传算法运用到三维对战游戏中。本次研究中将制作一个简易的三维坦克大战游戏，并运用遗传算法训练其中的AI。

相较于二维游戏，三维游戏中AI 面对的环境相较于二维游戏更加复杂，所包含的行动也更加丰富，以移动为例，在二维游戏中，AI 只用操纵角色左右移动，但在三维游戏中，AI 不仅要操纵角色前进后退，还要操纵角色旋转，在更为复杂的游戏中，还要操纵角色的跳跃功能。……