本申请涉及数据处理,特别涉及一种虚拟玩家训练方法、游戏匹配方法、训练装置、匹配系统、计算设备和可读存储介质。
背景技术:
1、游戏对战模式下,当前期玩家少的情况下进行匹配时,通常为真实玩家匹配基于ai算法的虚拟玩家进行对战,以对该玩家进行留存。
2、但是,一般ai算法的虚拟玩家对于游戏操作显得呆板套路固定,实施ai计算时cpu消耗高,且敏感的玩家能察觉出是机器人操作,导致匹配意愿降低,影响了玩家的参与度,用户体验较差。
3、因此,如何解决上述问题成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本发明的目的是提供一种虚拟玩家训练方法、游戏匹配方法、训练装置、匹配系统、计算设备和可读存储介质。
2、为解决上述问题,本发明的第一方面提供了一种虚拟玩家训练方法,包括:
3、基于收益度配置游戏元素的放置位置;
4、利用随机数标记所有游戏元素及其对应的放置位置并生成操作列表;
5、其中,所述收益度定义为游戏元素在游戏过程中,基于游戏元素的放置位置对应获取游戏收益的能力。
6、一些实施例中,基于收益度控制,配置游戏元素在游戏中的放置位置,以获取游戏策略;其中,所述游戏策略与虚拟玩家的预设性格对应。
7、一些实施例中,所述游戏策略包括游戏元素间的拼接或组合,用于获取相应的游戏收益。
8、一些实施例中,所述操作列表包括多维数组,所述数组包括游戏元素的位置信息和标识信息;其中,每个数组对应虚拟玩家的操作步骤。
9、一些实施例中,所述随机数为伪随机数。
10、根据本发明的第二方面,提供了一种游戏匹配方法,包括:
11、在进行玩家匹配时,基于超出游戏的预设匹配时间,随机插入上述的虚拟玩家训练方法训练得到的虚拟玩家。
12、根据本发明的第三方面,提供了一种虚拟玩家训练装置,包括:
13、控制模块,基于收益度配置游戏元素的放置位置;
14、标记模块,利用随机数标记所有游戏元素及其对应的放置位置;
15、列表模块,生成操作列表;
16、其中,所述收益度定义为游戏元素在游戏过程中,基于游戏元素的放置位置对应获取游戏收益的能力。
17、根据本发明的第四方面,提供了一种游戏匹配系统,包括:
18、判断模块,用于在进行玩家匹配时,判断匹配时间;
19、插入模块,基于超出游戏的预设匹配时间,随机插入根据权利要求1所述的虚拟玩家训练方法训练得到的虚拟玩家。
20、根据本发明的第五方面,提供了一种计算设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机指令,所述处理器执行所述指令时实现上述任意一项所述方法的步骤。
21、根据本发明的第六方面,提供了一种计算机可读存储介质,其中,该指令被处理器执行时实现上述任意一项所述方法的步骤。
22、本发明的上述技术方案具有如下有益的技术效果:
23、本申请提供一种虚拟玩家训练方法,包括:基于收益度配置游戏元素的放置位置;利用随机数标记所有游戏元素及其对应的放置位置并生成操作列表;其中,所述收益度定义为游戏元素在游戏过程中,基于游戏元素的放置位置对应获取游戏收益的能力。本申请中,一方面,通过收益度配置可模拟不同性格的玩家在游戏过程中对游戏元素放置的操作,以得到不同游戏风格的虚拟玩家;二方面,通过随机数记录游戏元素及其对应的放置位置,并生成虚拟玩家的操作列表,则可记录虚拟玩家的操作步骤,利用该操作列表即可复原操作,不需实时计算降低cpu使用率。
1.一种虚拟玩家训练方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
6.一种游戏匹配方法,其特征在于,包括:
7.一种虚拟玩家训练装置,其特征在于,包括:
8.一种游戏匹配系统,其特征在于,包括:
9.一种计算设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机指令,所述处理器执行所述指令时实现权利要求1-5任意一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其存储有计算机指令,其特征在于,该指令被处理器执行时实现权利要求1-5所述方法的步骤。