70、用于指定视频游戏场景的定时 Petri 网模型

用于指定视频游戏场景的定时 Petri 网模型

1. 引言

视频游戏是代码、图像、音乐和动画的合成,形成一种娱乐形式。与传统软件不同,视频游戏有预生产阶段,且广泛使用和集成多媒体资产。随着游戏复杂度的增加,开发过程面临诸多挑战,需要采用软件工程实践来提高开发效率和质量。

此前已有一些形式化方法用于游戏建模,但部分方法仅考虑玩家活动模型而忽略拓扑地图,部分方法使用的是未定时模型,无法估计游戏时长。本文提出一种基于 Petri 网的视频游戏建模方法,通过定时的工作流网(WorkFlow net)和状态图(State Graph)分别建模玩家活动和游戏拓扑地图,并添加通信机制将两者结合,通过模拟全局模型来计算玩家完成特定游戏关卡的估计时长。

2. 背景知识

2.1 WorkFlow 网和状态图

  • Petri 网 :是一种图形和数学建模工具,用于建模、分析和控制涉及并行活动、进程并发和异步通信机制的离散事件系统。它是一个有向二分图,包含两种节点:库所(places)和变迁(transitions),节点通过有向弧连接,相同类型节点间不能连接,库所用圆圈表示,变迁用矩形表示。
  • WorkFlow 网(WF - net) :满足以下属性:
    1. 只有一个源库所(source place),命名为 i,只有一个汇库所(sink place),命名为 o。源库所只有出弧,汇库所只有入弧。
    2. 源库所中的令牌(token)表示需要处理的案例,汇库所中的令牌表示已处理的案例。
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经模型。本资源库聚焦于通过循环神经络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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