【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能(artificial intelligence，简称ai)，特别涉及一种人工智能对象的控制方法、系统、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着人工智能技术的发展，在多人参与的对战游戏中，常常提供有pve(player vsenvironment，玩家对战环境)的对战模式，以使玩家能够控制虚拟对象与人工智能对象进行游戏对局，来提高玩家自身的操作水平。
2、相关技术中，游戏逻辑帧数一般为10-20帧每秒。即，用于管理虚拟对局的对局服务器每秒需要从虚拟对局中获取10-20次虚拟对局的状态数据，并每次将虚拟对局的状态数据同步给控制人工智能对象的动作预测模型，以预测人工智能对象下一步的动作，从而进行控制。
3、但是，上述技术方案中，每次都需要同步虚拟对局中所有的状态数据，会带来获取状态数据过多的问题，使得服务器通信负载过高，从而造成游戏卡顿。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种人工智能对象的控制方法、系统、装置、设备及存储介质，能够降低服务器的通信负载，避免因通信负载过高出现卡顿的情况。所述技术方案如下：
2、一方面，提供了一种人工智能对象的控制方法，应用于管理服务器，所述方法包括：
3、在虚拟对局被启动的情况下，基于对局服务器发送的对象信息，确定所述虚拟对局中的至少一个人工智能对象，所述对局服务器用于管理所述虚拟对局中的各个参与对象，所述对象信息包括所述虚拟对局中人工智能对象的标识；
4、在所述虚拟对局
5、基于所述虚拟对局的多类状态数据，调用动作预测模型获取所述至少一个人工智能对象的动作信息，所述动作信息用于指示所述至少一个人工智能对象下一步执行的动作。
6、另一方面，提供了一种人工智能对象的控制方法，应用于对局服务器，所述方法包括：
7、在虚拟对局被启动的情况下，控制至少一个人工智能对象参与所述虚拟对局；
8、在所述虚拟对局的对局过程中，从所述虚拟对局中获取所述虚拟对局的多类状态数据，所述虚拟对局的多类状态数据用于指示所述虚拟对局中各个参与对象的状态；
9、按照不同的获取频率，分别向管理服务器发送所述虚拟对局的多类状态数据，所述管理服务器用于基于本次预测所使用的多类状态数据获取所述至少一个人工智能对象的动作信息，所述动作信息用于指示所述至少一个人工智能对象下一步执行的动作；
10、基于所述管理服务器返回的所述至少一个人工智能对象的动作信息，控制所述至少一个人工智能对象执行所述动作信息所指示的动作。
11、另一方面，提供了一种人工智能对象的控制方法，应用于对象服务器，所述方法包括：
12、在虚拟对局的对局过程中，接收管理服务器发送的本次预测所使用的多类状态数据，所述虚拟对局的多类状态数据用于指示所述虚拟对局中各个参与对象的状态，所述虚拟对局的多类状态数据是所述管理服务器基于不同的获取频率分别获取得到的；
13、基于本次预测所使用的所述多类状态数据，调用动作预测模型预测至少一个人工智能对象的动作信息，所述动作信息用于指示所述至少一个人工智能对象下一步执行的动作；
14、向所述管理服务器返回所述至少一个人工智能对象的动作信息。
15、在一些实施例中，所述动作预测模型基于强化学习的方式训练得到；
16、所述基于本次预测所使用的所述多类状态数据，调用动作预测模型预测至少一个人工智能对象的动作信息，包括：
17、对于所述对象服务器控制的任一人工智能对象，向所述人工智能对象的动作预测模型输入本次预测所使用的所述多类状态数据；
18、通过所述动作预测模型，对本次预测所使用的所述多类状态数据进行处理，输出所述人工智能对象的动作信息。
19、在一些实施例中，所述对象服务器中存储有多个人工智能对象的动作预测模型的模型文件；
20、所述方法还包括：
21、在所述虚拟对局被启动的情况下，接收所述管理服务器发送的控制任务信息，所述控制任务信息用于指示所述对象服务器所要控制的至少一个人工智能对象；
22、基于所述控制任务信息和所述多个人工智能对象的模型文件，加载所要控制的至少一个人工智能对象的动作预测模型。
23、在一些实施例中，所述方法还包括：
24、对于所述虚拟对局中的任一人工智能对象，在所述人工智能对象死亡的情况下，接收所述管理服务器发送的销毁指令；
25、响应于所述销毁指令，释放所述人工智能对象的动作预测模型所占用的负载资源。
26、另一方面，提供了一种人工智能对象的控制系统，所述系统包括对局服务器、管理服务器以及多个对象服务器，所述对局服务器与所述多个对象服务器之间通过所述管理服务器进行通信连接；
27、所述对局服务器用于在虚拟对局被启动的情况下，控制至少一个人工智能对象参与所述虚拟对局，在虚拟对局的对局过程中，从所述虚拟对局中获取所述虚拟对局的多类状态数据，按照不同的获取频率分别向管理服务器发送所述虚拟对局的多类状态数据，所述虚拟对局的多类状态数据用于指示所述虚拟对局中各个参与对象的状态；
28、所述管理服务器用于按照不同的获取频率接收所述虚拟对局的多类状态数据，向用于控制所述虚拟对局中至少一个人工智能对象的至少一个对象服务器，发送本次预测所使用的所述多类状态数据；
29、所述至少一个对象服务器，用于基于本次预测所使用的所述多类状态数据，预测所述虚拟对局中至少一个人工智能对象的动作信息，所述动作信息用于指示所述至少一个人工智能对象下一步执行的动作；
30、所述管理服务器还用于将所述至少一个对象服务器返回的动作信息，发送给所述对局服务器；
31、所述对局服务器还用于控制所述虚拟对局中的至少一个人工智能对象执行所述动作信息所指示的动作。
32、另一方面，提供了一种人工智能对象的控制装置，部署于管理服务器，所述装置包括：
33、第一确定模块，用于在虚拟对局被启动的情况下，基于对局服务器发送的对象信息，确定所述虚拟对局中的至少一个人工智能对象，所述对局服务器用于管理所述虚拟对局中的各个参与对象，所述对象信息包括所述虚拟对局中人工智能对象的标识；
34、第一获取模块，用于在所述虚拟对局的对局过程中，从所述对局服务器中按照不同的获取频率分别获取所述虚拟对局的多类状态数据，所述虚拟对局的多类状态数据用于指示所述虚拟对局中各个参与对象的状态；
35、第二获取模块，用于基于所述虚拟对局的多类状态数据，调用动作预测模型获取所述至少一个人工智能对象的动作信息，所述动作信息用于指示所述至少一个人工智能对象下一步执行的动作。
36、在一些实施本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种人工智能对象的控制方法，其特征在于，应用于管理服务器，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多类状态数据中的第一类状态数据的获取频率最高；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括下述至少一项：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述本次预测所使用的多类状态数据，发送至所述动作预测模型预测所述至少一个人工智能对象的动作信息，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，用于控制所述人工智能对象的对象服务器为下述至少一项：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述向多个对象服务器中的至少一个对象服务器分别发送控制任务信息，包括：
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
11.一种人工智能对象的控
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述按照不同的获取频率，分别向管理服务器发送所述虚拟对局的多类状态数据，包括下述至少一项：
13.一种人工智能对象的控制方法，其特征在于，应用于对象服务器，所述方法包括：
14.一种人工智能对象的控制系统，其特征在于，所述系统包括对局服务器、管理服务器以及多个对象服务器，所述对局服务器与所述多个对象服务器之间通过所述管理服务器进行通信连接；
15.一种人工智能对象的控制装置，其特征在于，部署于管理服务器，所述装置包括：
16.一种人工智能对象的控制装置，其特征在于，部署于对局服务器，所述装置包括：
17.一种人工智能对象的控制装置，其特征在于，部署于对象服务器，所述装置包括：
18.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器用于存储至少一段计算机程序，所述至少一段计算机程序由所述处理器加载并执行权利要求1至13任一项权利要求所述的人工智能对象的控制方法。
19.一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用于存储至少一段计算机程序，所述至少一段计算机程序用于执行权利要求1至13任一项权利要求所述的人工智能对象的控制方法。
20.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至13任一项权利要求所述的人工智能对象的控制方法。
...【技术特征摘要】
1.一种人工智能对象的控制方法，其特征在于，应用于管理服务器，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多类状态数据中的第一类状态数据的获取频率最高；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括下述至少一项：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述本次预测所使用的多类状态数据，发送至所述动作预测模型预测所述至少一个人工智能对象的动作信息，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，用于控制所述人工智能对象的对象服务器为下述至少一项：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述向多个对象服务器中的至少一个对象服务器分别发送控制任务信息，包括：
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
11.一种人工智能对象的控制方法，其特征在于，应用于对局服务器，所述方法包括：
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述按照不同的获取频率，分别向管理服务器发送所述虚拟对局的多...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈文龙，
申请(专利权)人：深圳市腾讯网络信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。