【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体涉及一种基于深度强化学习的多智能体在三维场景中的群集控制方法及系统。
技术介绍
1、随着科技的不断发展，人类不仅仅希望工具可以帮助其提高效率，而且能够模拟人类的思维进行自主学习，从而可以不在人为干预下解决问题。人工智能自诞生发展到现在，理论和技术不断发展并且日趋成熟，应用范围也不断扩大，其中包括图像识别、机器人、自然语言处理以及计算机游戏。可以想象，人工智能在未来会为人类的生活提供更多的便捷。
2、计算机游戏不仅包括数学、物理、渲染等工业方面的技术，而且还需要剧情创作、艺术创作以及音乐和声音特效等技术。因此计算机游戏是一项综合性的复杂产业。随着计算机技术的不断发展，游戏在画面表现力上得到了巨大的提升。同时，为了使游戏更加有趣味性以及游戏中的角色更符合对应现实中角色的行为，计算机游戏中的人工智能逐渐成为人工智能的主要研究领域之一。在早期的游戏中，开发人员为了让游戏角色表现出一定的智能性，会为不同类型的游戏设计一些简单但执行性能高效的技术，如目标追逐与躲避、智能寻路以及序列化的脚本动作。然而，这一阶段...
【技术保护点】
1.一种基于深度强化学习的多智能体在三维场景中的群集控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的多智能体在三维场景中的群集控制方法，其特征在于，在使用基于离散动作空间的方法对智能体的行为进行控制时，包括：
3.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的多智能体在三维场景中的群集控制方法，其特征在于，在判定最近的目标并进行目标的赋予时，包括：
4.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的多智能体在三维场景中的群集控制方法，其特征在于，在创建接收方法进行接收时，包括：
5.根据权利要求1所述的基...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度强化学习的多智能体在三维场景中的群集控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的多智能体在三维场景中的群集控制方法，其特征在于，在使用基于离散动作空间的方法对智能体的行为进行控制时，包括：
3.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的多智能体在三维场景中的群集控制方法，其特征在于，在判定最近的目标并进行目标的赋予时，包括：
4.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的多智能体在三维场景中的群集控制方法，其特征在于，在创建接收方法进行接收时，包括：
5.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的多智能体在三维场景中的群集控制方法，其特征在于，在创建障碍物时，包括：
6.根据...
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