摘要
本发明公开了一种数字化环保桌游的数据处理方法、系统、设备及介质,所述方法具体包括:初始化游戏,设置多个玩家、初始环境时期及卡牌堆,由玩家轮流执行回合操作;在判断阶段中,基于玩家的当前环境卡组合和资源储备数据,通过LSTM神经网络计算濒危物种灭绝风险值,根据濒危物种灭绝风险值向玩家推荐生物卡的兑换建议;在兑换阶段中,根据兑换建议执行生物卡兑换,并更新生物卡堆;在环境演变事件抽取时,通过生成对抗网络基于当前的游戏状态生成定制化事件卡;基于玩家行为数据,使用强化学习算法动态调整气候事件的参数以调整游戏难度。本发明实现了环保桌游流程的完整构建与动态策略交互,增强了游戏趣味性与教育性。
技术关键词
玩家
生成对抗网络
游戏
LSTM神经网络
阶段
数据处理模块
资源
生物
强化学习算法
数据处理方法
强化学习模型
卡牌
节点
搜索算法
气候
蒙特卡洛树搜索
编码向量
生态
系统为您推荐了相关专利信息
条件生成对抗网络
天线优化方法
多分支
随机森林模型
优化设计技术
生成对抗网络
检测模型构建方法
平台
预测误差
数据
森林火灾预警方法
关联规则算法
植被
位置更新
森林火灾预警技术
车辆轨迹预测方法
LSTM神经网络模型
时间段
信号到达角
多普勒