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龙图腾网获悉武汉市淳皓科技有限公司申请的专利一种游戏自适应难度调整方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119971508B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510379462.7，技术领域涉及：A63F13/67；该发明授权一种游戏自适应难度调整方法及系统是由张帆设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种游戏自适应难度调整方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及游戏控制技术领域，具体为一种游戏自适应难度调整方法及系统，包括：获取目标游戏中玩家的操作序列和游戏状态数据，对所述玩家的操作序列和游戏状态数据进行特征融合，以得到所述玩家的综合能力特征；根据变分自编码器对所述玩家的综合能力特征进行隐空间建模，以得到玩家隐空间变量，对所述玩家隐空间变量进行t‑SNE降维。本发明通过获取玩家的操作序列和游戏状态数据，结合变分自编码器和t‑SNE降维，能够精确地建模每个玩家的综合能力特征，根据玩家的能力特征，方法能够动态地调整游戏的难度，使其适应不同玩家的水平，这样，玩家在游戏过程中既不会感到过于困难，也不会感到过于简单，从而保持游戏的挑战性和趣味性。

本发明授权一种游戏自适应难度调整方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种游戏自适应难度调整方法，其特征在于，包括： 获取目标游戏中玩家的操作序列和游戏状态数据，对所述玩家的操作序列和游戏状态数据进行特征融合，以得到所述玩家的综合能力特征； 根据变分自编码器对所述玩家的综合能力特征进行隐空间建模，以得到玩家隐空间变量，对所述玩家隐空间变量进行t-SNE降维，以得到降维玩家隐空间变量； 根据K均值算法对所述降维玩家隐空间变量进行类别聚类，以得到所述玩家的类别标签； 根据所述降维玩家隐空间变量、所述玩家的类别标签和历史难度序列构建难度调整智能体； 根据深度确定性策略梯度对所述难度调整智能体进行调整，以得到所述目标游戏的难度调整策略； 根据变分自编码器对所述玩家的综合能力特征进行隐空间建模，以得到玩家隐空间变量，包括： 根据变分自编码器学习所述玩家的综合能力特征潜在分布的均值和标准差，其中，所述均值的计算公式如下： ； 其中，表示玩家的综合能力特征潜在分布的均值，表示用于生成均值的可训练权重矩阵，表示可训练的加权矩阵，表示激活函数，表示玩家的综合能力特征，表示偏置项； 其中，所述标准差的计算公式如下： ； 其中，表示玩家的综合能力特征潜在分布的标准差，表示用于生成标准差的可训练权重矩阵； 根据重参数化对所述玩家的综合能力特征潜在分布的均值和标准差进行采样，以得到玩家隐空间变量，其中，所述玩家隐空间变量的计算公式如下： ； 其中，表示玩家隐空间变量，表示从标准正态分布采样的噪声，表示元素级的乘法； 根据所述降维玩家隐空间变量、所述玩家的类别标签和历史难度序列构建难度调整智能体，包括： 根据所述降维玩家隐空间变量、所述玩家的类别标签和历史难度序列构建所述难度调整智能体的状态，其中，所述状态的表达式如下： ； 其中，表示难度调整智能体的状态，表示玩家的类别标签，表示历史难度序列，表示玩家隐空间变量； 根据预设的难度参数构建所述难度调整智能体的动作，其中，所述动作的表达式如下： ； 其中，表示难度调整智能体的动作，表示控制敌人AI的强度，表示控制资源的丰富程度，示控制游戏中的解谜难度； 根据所述玩家的目标游戏的成功次数和失败次数构建所述难度调整智能体的奖励，其中，所述奖励的表达式如下： ； 其中，表示难度调整智能体的奖励，表示沉浸度，且，表示挑战平衡系数，且，表示双曲正切函数，表示玩家在时间窗口内的成功次数，表示总尝试次数，表示玩家在时间窗口内的失败次数，表示挫败度，且； 根据深度确定性策略梯度对所述难度调整智能体进行调整，以得到所述目标游戏的难度调整策略，包括： 在预设的概率下，均匀随机的选择动作； 执行动作，同时获取下一时刻状态和奖励； 将本次策略放入经验回放缓冲区，随机均匀采集多次策略，对于每一条策略根据损失函数更新主网络参数，其中，所述本次策略包括当前状态、当前动作、下一时刻状态和奖励； 每预设数量的训练步数使用主网络参数更新目标网络参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉市淳皓科技有限公司，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市东西湖区吴家山街东吴大道以南、三秀路以西海林·阳光城2号楼/单元8层1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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