【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络游戏开发，尤其涉及了一种拥塞处理方法以及电子设备、存储介质、计算机程序产品。
技术介绍
1、对于网络游戏来说，在运营游戏时会遇到两个困难：①游戏上线的初期很难保证有足量玩家加入，从而使得游戏生态运转起来；②在游戏的成熟期很难保证玩家及时匹配到合适的对手、获得理想的游戏体验。因此，使用行为树与深度学习、强化学习等人工智能结合实现的ai陪玩角色(ai玩家)可通过较高的拟人性、差异化的行为风格，能够很好地解决这两个困难。
2、人工智能实现的ai陪玩角色需要在对局进行过程中定时由其所在的游戏服务器向ai服务器回传其当前状态，专门用于管理ai陪玩角色的ai服务器则根据ai陪玩角色当前状态，通过ai模型推论得出该ai陪玩角色下一步的动作并向对应的游戏服务器下发。当有大量ai陪玩角色需要ai服务器同时下发动作时，如果ai陪玩角色的动作请求速度超过ai服务器的处理速度，将会产生拥塞，导致一些请求得不到ai服务器的及时响应，使ai陪玩角色动作卡顿、拟人性降低，影响对局中真实玩家的游戏体验，因此需要在产生拥塞时对不同类型的动作请求分别进行处理。
技术实现思路
1、为了解决上述缺陷，使得ai服务器可以及时准确地向ai玩家发出下一步行为的指令，本专利技术提出了一种拥塞处理方法。
2、该方法包括：当ai服务器在等待时间内接收到的动作请求的数量超过所述ai服务器的处理能力时，执行如下操作：
3、确定发送动作请求的多个游戏服务器各自的服务分级；
5、根据预定的响应方式对所述可响应动作请求进行响应。
6、上述的方法中，所述响应方式包括：推论响应，根据提出所述可响应动作请求的多个ai玩家各自的角色优先级，以及所述可响应动作请求到达所述ai服务器的先后顺序，确定至少一个第一请求，所述第一请求是可以通过推论来对其进行响应的请求，由所述ai服务器基于所述第一请求做出推论，并将推论的结果发送给提出所述第一请求的ai玩家。
7、上述的方法中，对于多个具有相似状态的ai玩家，所述根据提出所述可响应动作请求的ai玩家的角色优先级，以及所述可响应动作请求到达所述ai服务器的先后顺序，确定至少一个第一请求，还包括：将所述多个具有相似状态的ai玩家提出的可响应动作请求合并为一个融合请求，并将所述多个具有相似状态的ai玩家的角色优先级定为最高。
8、上述的方法中，所述响应方式还包括：历史响应，为每一个ai玩家分别设置用于指示其获得ai服务器的推论结果连续相同次数的第一计数器，当ai玩家的第一计数器的值超过第一阈值时，若所述ai玩家再次提出的动作请求为可响应动作请求，则所述ai服务器将所述ai玩家上一次获得的推论结果发送给该ai玩家。
9、上述的方法中，当ai玩家获得历史响应的次数超过该ai玩家当前角色优先级所对应的第二阈值时，将该ai玩家的角色优先级提高一级。
10、上述的方法中，所述响应方式还包括：缓存响应，对于未被推论响应或历史响应的动作请求，所述ai服务器在策略缓存池中为提出所述动作请求的ai玩家匹配相似的状态，并将所述状态对应的缓存动作发送给提出所述动作请求的ai玩家，其中，所述策略缓存池中的策略用于指示状态和状态对应的缓存动作的映射关系。
11、上述的方法中，所述策略缓存池中的策略定期更新，包括：
12、以新的策略替换访问次数最少的策略；或者，
13、以新的策略替换最久未被使用的策略；或者
14、以新的策略进行随机替换。
15、上述的方法中，游戏服务器的服务分级对应不同的响应概率a，所述响应概率a用于指示在相应的服务分级下，游戏服务器所发送的动作请求可以被ai服务器响应的比例，其中，所述响应概率a的取值范围在下门限值adown和上门限值aup之间。
16、上述的方法中，基于游戏服务器的实际响应概率a动态调整其服务分级，并根据所述ai服务器的服务分级和多个游戏服务器各自的服务分级所分别对应的响应概率选取可响应请求。
17、上述的方法中，所述基于游戏服务器的实际响应概率a动态调整其服务分级，包括：
18、获取所述游戏服务器在前一等待时间内获得所述ai服务器响应的实际响应概率a；
19、若所述实际响应概率a小于或等于所述下门限值adown，则将所述游戏服务器的服务分级调高一级，并且所述上门限值aup更新为aup-δa，其中，δa为当前服务分级所对应步进值；
20、若所述实际响应概率a大于或等于所述上门限值aup，则将所述游戏服务器的服务分级调低一级，并且所述下门限值adown更新为adown+δa。
21、上述的方法中，所述游戏服务器随机初始化本身的服务分级。
22、基于同一专利技术构思，本专利技术还提供了一种电子设备，包括：
23、至少一个存储器，用于存储计算机指令；
24、至少一个处理器，当所述至少一个处理器执行所述计算机指令时，实现上述的拥塞处理方法。
25、基于同一专利技术构思，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条计算机指令，所述至少一条指令由处理器加载并执行，以实现上述的拥塞处理方法。
26、基于同一专利技术构思，本专利技术还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序/指令，所述计算机程序/指令由处理器执行时，实现上述的拥塞处理方法。
27、与现有技术相比，本申请所提出的技术方案中，ai服务器基于其对游戏服务器的响应概率来选择下一步准备响应的动作请求。并且，基于ai玩家的角色优先级和历史记录等特征，ai服务器的响应方式包括推论响应、历史响应以及缓存响应。多种响应方式的组合运用使得在ai服务器接收过量请求时，重要程度较高的ai角色以及运算成本较低的ai角色仍能及时获得动作下发，避免出现大量ai角色长时间得不到响应而停止动作、拟人性下降，从而影响对局中真实玩家游戏体验的情况。
28、进一步地，ai服务器基于其响应游戏服务器的实际响应概率对游戏服务器进行服务分级的动态调整，ai服务器优先响应服务分级较高的游戏服务器。例如，将当前实际响应概率偏低的游戏服务器的等级调高一级，以使得该游戏服务器优先获得ai服务器的响应，从而提高响应概率。当游戏服务器得到ai服务器响应的实际响应概率偏高时，则将该游戏服务器的服务分级调低一级，从而使得ai服务器的资源可以更多的共享给其他的游戏服务器。由于实际响应概率取决于网络通信的条件，本申请通过动态调整服务分级来干预游戏服务器得到响应的概率，尽量使所有游戏服务器的响应概率都能维持在较为理想的范围内，从而使得ai玩家的模拟度更高，真实感更强。
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1.一种拥塞处理方法，其特征在于，当AI服务器在等待时间内接收到的动作请求的数量超过所述AI服务器的处理能力时，执行如下操作：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应方式包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，对于多个具有相似状态的AI玩家，所述根据提出所述可响应动作请求的AI玩家的角色优先级，以及所述可响应动作请求到达所述AI服务器的先后顺序，确定至少一个第一请求，还包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应方式还包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，当AI玩家获得历史响应的次数超过该AI玩家当前角色优先级所对应的第二阈值时，将该AI玩家的角色优先级提高一级。
6.如权利要求2-5中任一项所述的方法，其特征在于，所述响应方式还包括：
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述策略缓存池中的策略定期更新，包括：
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，游戏服务器的服务分级对应不同的响应概率a，所述响应概率a用于指示在相应的服务分级下，游戏服务器所发送的动
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，基于游戏服务器的实际响应概率A动态调整其服务分级，并根据所述AI服务器的服务分级和多个游戏服务器各自的服务分级所分别对应的响应概率选取可响应请求。
10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述基于游戏服务器的实际响应概率A动态调整其服务分级，包括：
11.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述游戏服务器随机初始化本身的服务分级。
12.一种电子设备，其特征在于，包括：
13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条计算机指令，所述至少一条指令由处理器加载并执行，以实现如权利要求1-11中任一项所述的方法。
14.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序/指令，所述计算机程序/指令由处理器执行时，实现如权利要求1-11中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种拥塞处理方法，其特征在于，当ai服务器在等待时间内接收到的动作请求的数量超过所述ai服务器的处理能力时，执行如下操作：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应方式包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，对于多个具有相似状态的ai玩家，所述根据提出所述可响应动作请求的ai玩家的角色优先级，以及所述可响应动作请求到达所述ai服务器的先后顺序，确定至少一个第一请求，还包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应方式还包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，当ai玩家获得历史响应的次数超过该ai玩家当前角色优先级所对应的第二阈值时，将该ai玩家的角色优先级提高一级。
6.如权利要求2-5中任一项所述的方法，其特征在于，所述响应方式还包括：
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述策略缓存池中的策略定期更新，包括：
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，游戏服务器的服务分级对应不同的响应概率a，所述响应概率a用于指示在相应...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵浩男，廖焕华，熊鑫，李志凯，李俊峰，
申请(专利权)人：上海莉莉丝网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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