适用于P2P大型多人在线游戏的包聚合机制

提出一种适合于P2P大型多人在线游戏的包聚合机制。该机制基于游戏交互阈值和聚合阈值对游戏包进行聚合,减少数据包的发送次数,降低由数据包头部引起的开销,同时使用平均聚合度和平均聚合延迟对该机制进行评估。实验结果表明,该机制能够节省带宽,满足游戏对实时性的要求。     

基于定位点和路径复用的大型多人在线游戏寻路算法

针对当前寻路算法不能很好满足大型多人在线游戏对于可靠性和低消耗的要求,提出一种基于定位点和路径复用的大型多人在线游戏寻路算法。通过定位点的使用和路径复用,使得无用空间的探索大幅减少,降低了服务器的负载,最终探索出一条接近最优的路径。实验结果表明,该算法具有更高的效率,对于大型多人在线游戏寻路是一个切实可行的解决方案。     

大型多人在线网络游戏分布式系统模型研究

针对大型多人在线网络游戏(MMOG)系统的高耦合性问题,提出3种分布式MMOG系统模型。包括以大粒度逻辑解藕游戏业务的服务协同模型、将高计算消耗逻辑从关联业务中分离的业务同步模型,以及通过消息实现自治实体对象间交互的对象通信模型,从计算复杂度、习惯改变、业务转变、分布特性等4个方面评价3种模型。分析结果表明,服务协同模型具有较好的分布性与代码移植性,业务同步模型表现出局部分布性,对象通信模型体现完全分布性。     

可扩展的MMORPG游戏框架的设计与实现

MMORPG在运营过程中为了增强游戏的可玩性,增加同时在线人数,不定期要对系统进行更新,这就对整个软件框架设计提出了具有可扩展性的要求。根据MMORPG类游戏的特点,在C/S体系结构理论及先进软件设计原则与设计模式指导下设计系统的整体框架：服务器端综合采用基于Cell和基于服务两种技术,客户端采用五大系统进行划分;最后在OGRE图形引擎和RakNet网络引擎平台下开发了多人在线游戏。实践证明在互联网环境下本游戏框架具有良好的可扩展性。     

多时间尺度时间序列趋势预测

针对股票、基金等大量时间序列数据的趋势预测问题，提出一种基于新颖特征模型的多时间尺度时间序列趋势预测算法。首先，在原始时间序列中提取带有多时间尺度特征的特征树，其刻画了时间序列，不仅带有序列在各个层次的特征，同时表示了层次之间的关系。然后，利用聚类挖掘特征序列中的隐含状态。最后，应用隐马尔可夫模型（HMM）设计一个多时间尺度趋势预测算法（MTSTPA），同时对不同尺度下的趋势以及趋势的长度作出预测。在真实股票数据集上的实验中，在各个尺度上的预测准确率均在60%以上，与未使用特征树对比，使用特征树的模型预测效率更高，在某一尺度上准确率高出10个百分点以上。同时，与经典自回归滑动平均模型（ARMA）模型和PHMM（Pattern-based HMM）对比，MTSTPA表现更优，验证了其有效性。     

书评：《大型多人在线游戏开发》

《大型多人在线游戏开发》由国外资深游戏开发设计专家精心编著。本书不仅从MMP游戏的角度对客户端技术进行了讨论，还深入地剖析了MMP游戏设计，架构．服务端开发．数据库技术以及MMP游戏核心系统等特定干MMP游戏的知识。对于广大MMP游戏开发人员来说．是一本不可多得的参考资料。     

大型多人在线服务器设计之高负载服务器设计

大型多人在线游戏是一个典型的C／S（客户端／服务器）程序．通常有几万或者更多的玩家同时在线进行游戏,一款设计优秀的游戏甚至可能达到上百万的同时在线人数。在这样的情况下,游戏的服务器端如何设计成了至关重要的事情。设计优秀的服务器端程序,可以拥有更高的容量．允许更多的玩家同时在线进行游戏。     

一种高性能的大型多人在线角色扮演游戏服务器架构设计

大型多人在线角色扮演游戏(Massively Multiplayer Online Role Playing Game,以下简称MMORPG)一般采用客户端/服务器结构,服务器架构设计是成功开发一款MMORPG的关键,本文对高性能MMORPG服务器架构设计进行了深入地研究。一个MMORPG一般会开设多个区供玩家进行游戏,一个区会包括一组服务器,本文设计出的服务器组架构包括LoginServer、WorldServer、WorldGameServer、GameServer和DBServer等服务器。     

基于MMORPG的网络同步问题的研究与实现

结合多人在线角色扮演游戏系统,根据网络同步问题产生的原因,分别从客户端到服务器同步、服务器广播、客户端到客户端同步三个方面对解决同步问题进行探讨分析,从而得到一个改进的综合解决方案系统采用IOCP、线程池技术、被动检测算法,给予客户端一定决策权,并对Time Warp算法和Dead Reckoning算法进行改进。系统在校园网内进行实验,测试数据表明该方案能较好地解决MMORPG中的同步问题。     

一种基于马尔可夫模型的稀疏轨迹终点预测算法

随着移动设备的普及与定位技术的成熟,涌现出了各种基于地理位置的应用软件不断涌现。为了使这类应用软件给用户提供精准的基于地理位置的服务,实时、准确、可靠地预测移动对象的不确定性轨迹显得尤为重要。目前大多数传统的轨迹终点预测方法都是通过计算轨迹之间的相似度来预测给定轨迹的终点,这种算法的弊端是没有充分考虑轨迹数据时间序列之间的前后联系,导致预测结果偏差较大。理论证明,马尔可夫模型对处理时间序列数据具有较好的效果。因此,针对轨迹终点预测的问题,提出了一种基于马尔可夫模型的预测算法。同时,针对样本运动空间提出一种新的划分网格策略——K-d tree网格划分。实验结果表明,相比于传统方法,运用马尔可夫模型预测轨迹终点的算法的精度有明显提高,预测时间会大大缩短。     

基于Unity3D的多人在线网络游戏设计与开发

本文基于Unity3D技术对多人在线角色扮演类游戏进行了设计及实现.为了增强游戏的效果,采用了角色控制状态机与交互取值算法、移动策略和人工智能交互等关键技术.针对如何改善游戏运行时的工作效率问题,提出了使用协同程序技术实现预先式同步数据读取.将协同程序技术应用在地图预读取中,使漫长的地图读取过程可以在运行期的“闲时”进行处理.效能分析实验证明了该优化方法有效降低了程序时间复杂度,有效解决了游戏运行时的实效性问题.     

Challenges of designing for sociability to enhance player experience in Massively Multi-player Online Role-playing Games

Massively Multi-player Online Role-playing Games (MMORPGs) have become a popular leisure activity. It has been suggested that the reason for their popularity is that they offer a new ‘third-place’ for people to socialise. However, designing for sociability in these games has been shown to be a challenge. In this article, we discuss the results of an online survey that was directed towards game design researchers and professionals. We then present a subsequent discussion on the results of the survey at a Special Interest Group (SIG) held at CHI 2011. Through analysis of the findings of the survey and the discussion, we propose six requirements that facilitate the design of MMORPGs: In-game Communication, Off-game Communication, Empathy, Grouping and Rewards, World Design, and Designed Relationships. We state that it is not necessary to add all the proposed requirements in the design of such games, but we also caution that a game that does not include any of the requirements presented here cannot belong to this genre. We discuss limitations of this work, and offer future research directions that result from this work.     

多人在线角色扮演网络游戏的架构分析

首先分析了多人在线角色扮演网络游戏(Massively Multiple Online Role Play Game,以下简称MMORPG)两大架构P2P(PeertoPeer)和C/S(Client/Server)的利弊,指出C/S被广泛采纳的理由。接着分析了MMORPG的特点,据此提出基于C/S结构的网络游戏服务端所满足的技术指标。最后在介绍了基于cell和基于服务的服务器端架构后给出MMORPG服务端的总体设计方案。     

基于隐马尔可夫模型的陀螺仪漂移预测

针对陀螺仪实验数据的有限性和非平稳性,提出了基于自回归(AR)模型和隐马尔科夫模型(HMM)的陀螺漂移预测方法。首先利用AR模型参数能够敏感状态变化规律的特性,提取陀螺漂移数据的自回归系数作为特征量;然后对具有混合高斯输出的HMM进行训练;最后对陀螺仪的状态进行加权预测,改进了趋势预测的方法,解决了陀螺漂移在小样本数据条件下的预测问题。实验分析了加权模型阶数和HMM状态数对陀螺漂移预测结果的影响,并验证了预测方法的有效性。     

基于偏爱度的多步Markov网页预测模型

随着WWW的迅速扩张和网络用户的急剧增加,准确预测Web用户的访问行为对减少用户的感知延时、提高网络服务质量具有重要作用。文章分析了传统Markov模型的优缺点,针对低阶Markov模型准确率不高,而高阶Markov模型状态空间复杂度较高的缺点,提出了一种新的K步Markov模型（K-Step Markov Model,K-SMM）,并引入了偏爱度的概念,建立了基于偏爱度的多步Markov网页预测模型（Preferred K-Step Markov Model,PKSMM）。实验结果表明,该模型可以获得更高的预测准确率与覆盖率,并能有效地降低存储复杂度。     

延时HMM在基因剪接供体位点识别中的应用

为使得隐马尔可夫模型(HMM)能够处理非相邻可见符号之间的依赖关系,将延时机制引入标准的HMM中。该技术仅仅改变了高阶状态发射概率的计算。所有适用于HMM的算法基本保持不变。该文设计了一个一阶延时隐马尔可夫模型和一个一阶标准隐马尔可夫模型,将两者分别应用于水稻基因剪接供体位点的识别。识别结果显示,延时模型的判别能力在一定程度上优于标准模型。对那些特征很不符合的位点,延时模型给出了相对低得多的得分。     

基于密度聚类的HMM协作频谱预测算法

针对传统隐马尔科夫频谱预测中的时延长、预测准确度低的问题,提出了一种基于密度聚类(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)的HMM协作频谱预测算法。该算法采用DBSCAN算法将具有强相关性的频域信道聚为一簇,并以簇为单位对信道状态进行预测,通过减少预测次数来降低频谱预测时延;同时在时域利用多个次级用户协作预测的方法,通过融合各次级用户的初始预测结果来降低预测的不确定度。仿真实验表明,相比于传统的隐马尔科夫频谱预测算法,所提算法的频谱预测时延更短,准确度更高。     

The effects of collective MMORPG (Massively Multiplayer Online Role-Playing Games) play on gamers’ online and offline social capital

This study examines the impact of collective MMORPG play on gamers’ social capital in both the virtual world and the real world. Collective MMORPG play is conceptualized as the frequency of joint gaming actions and gamers’ assessment of the experience in MMORPG guilds and groups. Social capital at the individual level refers to the resources and support provided by bonding and bridging social networks; collective-level social capital refers to people’s civic engagement. A two-wave online survey was conducted to collect data from 232 Chinese MMORPG players.Two structural equation models were developed to test whether collective play influences offline social capital via the mediation of online social capital; the results did not demonstrate the existence of mediation effects. Specifically, collective play positively influences gamers’ online bonding social capital, online bridging social capital and online civic engagement. The effect of collective play on offline bonding and bridging social capital is not significant; the effect of online bonding/bridging social capital on offline bonding/bridging social capital is not significant either. The study finds a significantly positive impact of collective play on offline civic engagement. The effect of online civic engagement on offline civic engagement is not significant. In contrast with collective play, the time of gaming is found to negatively influence online and offline social capital.This study contributes to the knowledge of social capital because it tests the effects of new media on online and offline social capital in the Chinese culture. In addition, this study provides empirical evidence for the positive effects of online games and highlights the social experience in MMORPG play and how it influences gamers’ social networks and collective participation.