一种虚拟地理环境角色建模方法技术

本发明专利技术公开了一种虚拟地理环境角色建模方法，包括定义地理环境的属性函数和角色的初始状态；其次，根据角色的当前状态和环境属性函数进行决策，得到动作；最后，根据动作更新角色状态，所述角色状态包括位置坐标、当前速度、环境影响，满足终止条件结束模拟；本发明专利技术基于深度强化学习的虚拟地理环境角色建模方法具有新颖性、自适应性、模拟精度提升以及省时省力的技术效果，能够应对传统方法的缺陷并提升建模和模拟的质量与效果。建模和模拟的质量与效果。建模和模拟的质量与效果。

【技术实现步骤摘要】
一种虚拟地理环境角色建模方法


[0001]本专利技术涉及虚拟建模
，尤其涉及一种虚拟地理环境角色建模方法。

技术介绍

[0002]虚拟地理环境是目前正在迅速发展的时间空间信息技术新领域，并已经在军事和民用上得到了广泛的应用。支持多用户协同是虚拟地理环境的重要内容。当前，虚拟地理环境的协同主要借鉴计算机支持的协同工作(CSCW，Computer Supported Cooperative Work)概念和方法，在实际应用中，需要针对某个典型应用进行系统开发，实现信息的共享与互操作。然而，现有技术尚未出现符合虚拟地理环境自身特征和需要的地理协同的模型和方法。虚拟地理环境强调以“人”为核心，但是如何构建适合多人参与的协同操作环境，同时又顾及虚拟地理环境的高效构建，目前还缺少切实有效的解决方法。
[0003]当前的虚拟地理环境角色建模方法存在缺陷。传统的建模方法通常依赖于手动定义规则或使用简单的数学模型，缺乏对复杂环境和角色行为的准确建模能力。此外，这些方法往往需要大量的人工设计和调整，无法自适应不同的环境和任务。因此，需要一种新颖的方法来解决这些问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是要提供一种虚拟地理环境角色建模方法。
[0005]为达到上述目的，本专利技术是按照以下技术方案实施的：
[0006]本专利技术包括以下步骤：
[0007]S1：定义地理环境的属性函数和角色的初始状态；
[0008]S2：模拟过程：根据角色的当前状态和环境属性函数进行决策，得到动作；
[0009]S3：根据动作更新角色状态，所述角色状态包括位置坐标、当前速度、环境影响，满足终止条件结束模拟；
[0010]S4：若未满足终止条件则返回步骤S2。
[0011]所述步骤S1中定义地理环境的属性函数V(x，y)；定义角色的初始状态S(0)；所述步骤S2中的模拟过程定义每个时间步t；根据角色的当前状态S(t)和环境属性函数V(x，y)通过强化学习算法进行决策，得到动作a(t)。
[0012]所述步骤S3中根据动作a(t)更新角色状态S(t+1)；角色的位置由坐标(x，y)表示，根据当前位置和速度更新位置：
[0013]x(t+1)＝x(t)+vx(t)
[0014]y(t+1)＝y(t)+vy(t)
[0015]根据如下式更新当前速度：
[0016]vx(t+1)＝f_vx(vx(t)，vy(t)，S(t)，V(x，y))
[0017]vx(t+1)＝f_vx(vx(t)，vy(t)，S(t)，V(x，y))
[0018]vy(t+1)＝f_vy(vx(t)，vy(t)，S(t)，V(x，y))
[0019]vy(t+1)＝f_vy(vx(t)，vy(t)，S(t)，V(x，y))
[0020]其中，f_vx和f_vy是根据当前速度、角色状态和环境属性计算新速度的函数；
[0021]根据环境影响函数F(S(t)，V(x，y))更新角色状态S(t+1)；
[0022]S(t+1)＝F(S(t)，V(x，y))
[0023]满足终止条件为达到预定时间或达到指定位置，则结束模拟。
[0024]所述强化学习算法为：包括Q值函数的更新和动作选择策略，具体公式如下：
[0025]Q值函数的更新：
[0026]Q(s(t)，a(t))＝r(t+1)+γ*max(Q(s(t+1)，a))
[0027]其中，Q(s(t)，a(t))表示在状态s(t)采取动作a(t)的Q值；r(t+1)表示在状态s(t)采取动作a(t)后获得的即时奖励；γ是折扣因子，用于平衡当前奖励和未来奖励的重要性；max(Q(s(t+1)，a))表示在下一个状态s(t+1)中选择动作a的最大Q值；
[0028]动作选择策略：
[0029]a(t)＝argmax(Q(s(t)，a))
[0030]其中，argmax(Q(s(t)，a))表示在当前状态s(t)下选择使得Q值最大的动作a。
[0031]第二方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：
[0032]处理器；以及
[0033]被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行第一方面所述的方法步骤。
[0034]第三方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行第一方面所述的方法步骤。
[0035]本专利技术的有益效果是：
[0036]本专利技术是一种虚拟地理环境角色建模方法，与现有技术相比，本专利技术具有如下技术效果：
[0037]与传统方法相比，本专利技术提供了一种新颖的建模方法，利用深度强化学习算法等先进技术，能够更准确地对复杂环境和角色行为进行建模。
[0038]本专利技术能够自适应不同的环境和任务，通过学习和优化过程，能够根据实际情况进行决策和行为调整，提高角色在虚拟地理环境中的适应能力。
[0039]本专利技术通过引入深度强化学习算法，能够更好地模拟角色在虚拟地理环境中的运动和行为，提高模拟精度和真实感。
[0040]本专利技术相较于传统方法，减少了对人工设计和调整的依赖，通过学习和自主决策，能够减少开发者的工作量，提高开发效率。
[0041]综上所述，基于深度强化学习的虚拟地理环境角色建模方法具有新颖性、自适应性、模拟精度提升以及省时省力的技术效果，能够应对传统方法的缺陷并提升建模和模拟的质量与效果。
附图说明
[0042]图1是本专利技术的方法流程图。
[0043]图2为本说明书实施例中一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0044]下面结合附图以及具体实施例对本专利技术作进一步描述，在此专利技术的示意性实施例以及说明用来解释本专利技术，但并不作为对本专利技术的限定。
[0045]虚拟地理环境的角色建模方法结合几个关键概念和数学公式：
[0046]地理环境表示：定义地理环境为一个二维平面，用坐标系表示。假设平面上的点坐标为(x,y)。将地理环境分为多个离散的区域或格子，每个区域具有一组属性(如地形、高度、植被等)。定义地理环境表示函数V(x,y)，它映射每个点到对应的属性向量。
[0047]角色建模：将角色建模为具有一组属性的实体。这些属性可以包括位置、速度、方向、健康状态等。定义角色状态函数S(t)，它描述角色在时间t的属性状态。角色的位置由坐标(x,y)表示，速度由向量v＝(vx,vy)表示。
[0048]角色与环境交互：角色根据当前状态S(t)和环境属性V(x,y)进行决策，并更新自身状态。角色与环境之间的交互可以通过一些规则、物理模拟或机器学习算法实现。例如，使用强化学习算法来训练角色做出最优决策。
[0049]环境影响：定义环境对角色的影响函数F(S(本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种虚拟地理环境角色建模方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：定义地理环境的属性函数和角色的初始状态；S2：模拟过程：根据角色的当前状态和环境属性函数进行决策，得到动作；S3：根据动作更新角色状态，所述角色状态包括位置坐标、当前速度、环境影响，满足终止条件结束模拟；S4：若未满足终止条件则返回步骤S2。2.根据权利要求1所述的虚拟地理环境角色建模方法，其特征在于：所述步骤S1中定义地理环境的属性函数V(x，y)；定义角色的初始状态S(0)；所述步骤S2中的模拟过程定义每个时间步t；根据角色的当前状态S(t)和环境属性函数V(x，y)通过强化学习算法进行决策，得到动作a(t)。3.根据权利要求2所述的虚拟地理环境角色建模方法，其特征在于：所述步骤S3中根据动作a(t)更新角色状态S(t+1)；角色的位置由坐标(x，y)表示，根据当前位置和速度更新位置：x(t+1)＝x(t)+vx(t)y(t+1)＝y(t)+vy(t)根据如下式更新当前速度：vx(t+1)＝f_vx(vx(t)，vy(t)，S(t)，V(x，y))vx(t+1)＝f_vx(vx(t)，vy(t)，S(t)，V(x，y))vy(t+1)＝f_...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭德华，杨锋，阎毛毛，屈莹，
申请(专利权)人：中国标准化研究院，
类型：发明
国别省市：