自己进化的Unity人工智能（一）

最新推荐文章于 2025-07-08 16:16:53 发布
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分类专栏： 王 Unity的个性特殊高级技巧 文章标签： unity 人工智能 AI 神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_37283423/article/details/78333623
本文介绍了如何使用神经网络和遗传算法在Unity中创建一个可以学习和训练的NPC。神经网络简单分为输入层、隐藏层和输出层，模拟生物神经网络进行决策。文章通过代码示例展示了神经网络的搭建过程，并提及了反向传播权重更新的方法。后续将探讨遗传算法的结合应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

最近在研究神经网络+遗传算法在Unity给NPC用（一个可以学习训练的NPC是不是很酷）
说一下神经网络真的不复杂，多看一看是能理解的；如果有不对的地方欢迎指出批评。立马修改以免误人；
神经网络定义的东西我就浅表的谈一谈：
   计算机的人工神经网络简单分为三层：输入层、隐藏层、输出层；
   这三个层的用意用形象的实例描述一下：
      输入层就代表人的感官；
      隐藏层(其实也是多了一层输出变成了下一组的输入)大脑中的神经元；
      输出层用来接收处理后的信息进行分类反应；
   简单的说输入和输出两层连，中间过程执行一个公式：
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第一章的地址：http://blog.youkuaiyun.com/m0_37283423/article/details/78333623 因为上次发的有人私信我说看不懂，让我详细讲下，那这篇就详细剖析一下； 因为游戏中的神经网络（以后用BP代替）不是识别用途，没有一个样本值，我们只需要阈值来判断行为的大小和幅度，学习能力的速度也来源于代码中的判断和条件，但并不是简单的If{}判断； 上文
自己进化的Unity人工智能（三）
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这次基于上一章所讲主要讲解一下遗传算法的代码：    先说一下遗传算法的实现所需要的步骤：    需要知道这几点： 1、  种群：   生物以种群形式进行（这也是游戏中训练的难点，并无法大规模的训练）； 2、  个体：   组成种群的单个生物； 3、  基因：   一个遗传因子（这里我们是单个的权重）； 4、  染色体：   一组基因（也就是这一组权重）； 5、  生
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1. 创建一个新的Unity项目（使用Unity 2023.2或更高版本， 此资源只供交流学习，不可商用。 正版地址：https://assetstore.unity.com/packages/tools/ai-ml-integration/computer-vision-examples-for-unity-174050
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基于unity的简易AI框架，简单的实现了神经网络和遗传算法，便于使用，有详细的文档说明，完整的中文注释。如果不想使用分数下载，欢迎到我的github上下载，地址为https://github.com/ShenZhouXieZhiFeng/TheAncestralNerve
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