[股票配资浙嘉配资]达刚路机游戏开发中的人工智能

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言归正传,所谓的人工智能,也就是大家常说的AI(Artificial Intelligence)。一说到AI可能就会让人觉得比较深奥,其实也就是非玩家角色思考和行为的综合。比如,在什么样的条件下,触发什么样的行为。
其实我们在游戏开发中的AI要比学术理论中的AI简单很多,甚至有些行为不需要AI也能体现。比如使用剧情对话体现非玩家角色的想法。
那么AI 都涉及到哪些东西呢?

控制器
我理解的控制器,就是非玩家角色的大脑,是用来思考事情的。例如通过执行决策树,得到一个有效的行为。使用不一样的控制器就会有不一样的思考方式。比如玩家的控制器就是根据按键操作触发不同的行为。阿猫,阿狗的可能又不一样了。

感知器
获得周围环境的情况,〔 配资牌照查询〕,不如距离谁有多远,自身生命值多少,玩家生命值多少,等等。

反应
也就是控制器执行决策树后产生的有效行为。比如跳跃,跑,各种攻击,防御等等。

决策树
我理解为思考时的思路,比如应该在什么样的条件下执行什么样的反应。比如当我的血量低于百分之30的时候我要逃跑。具体案例体现在我的游戏《星际迷航》的第一个boss身上。

记忆
就是非玩家角色可以通过存储数据,供控制器执行的时候使用,以提高非玩家角色的智商。

学习
这个能力太牛逼了。实现起来也比较复杂,需要大量的数据和计算量为依托,而且在游戏开发中也并不一定实用。因此我也没用过。

如何应用到程序中呢?

首先还是要定义好行为枚举,通过状态机,不同的行为实现不同的逻辑。

定义感知器特征
不同的游戏感知的特征肯定是不一样的,根据游戏需求而定

实现感知类

定义决策树

export default class DecisionTree { private decisionData: XlsxData; private perception: Perception; constructor(data: XlsxData) { this.decisionData = data; } setPerception(perception: Perception) { this.perception = perception; } getPerception(obj, perceptionType: PerceptionType, value: number) { return this.perception.action(obj, perceptionType, value) } //开始思考 action(obj: RoleView, decisionID: number) { let data = this.decisionData.getRowData(decisionID) let flag = false; if (data) { let perceptionType = data[Ai_dataEnum.condition]; let type = 0; let id: number[] = null; flag = this.perception.action(obj, perceptionType, data[Ai_dataEnum.cParam]) if (flag) { type = data[Ai_dataEnum.conditionYes] id = data[Ai_dataEnum.parm1] } else { type = data[Ai_dataEnum.conditionNo] id = data[Ai_dataEnum.parm2] } this.judge(obj, type, id) }else{ } return flag; } //判定感知条件 private judge(obj: RoleView, type: ThinkType, param: number[]) { if (type == ThinkType.ACTION) { this.doLogic(obj, param) } else { for (let index = 0; index < param.length; index++) { const element = param[index]; if (this.action(obj, element)) { break;//目前仅支持串行,不支持并行。如需支持并行,需要添加是否拦截字段。 } } } } // 50 30 20 : 80 根据概率选择行为 private doLogic(obj: RoleView, param: number[]) { if (param.length > 0) { let r = RandomHelper.random(0, 100); let count = param.length / 2 for (let index = 0; index < count; index++) { let behaveType: number = param[index * 2] let random: number = param[index * 2 + 1] // if (r <= random) { // 设置非玩家角色的行为。 obj.setBehaveType(behaveType) return; } } } } }

定义控制器

export default class EnemyController extends GameController { private perception: Perception = new Perception(); private ai: DecisionTree; constructor() { super() let ai_data: XlsxData = GameDataManager.instance().get(DataName.ai_data) this.ai = new DecisionTree(ai_data) this.ai.setPerception(this.perception) } getPerception(obj, perceptionType: PerceptionType, value: number) { return this.perception.action(obj, perceptionType, value) } action(obj: RoleView, decisionID: number) { this.ai.action(obj, decisionID) } }

在非玩家角色中声明控制器和行为管理器

定义思考函数

think() { this.ai.action(this, this.model.getAI()) }

调用

在动作执行结束后,如果非玩家角色没有死亡,就会执行一次。然后再决策树中调用非玩家角色的设置行为的方法。

至此 ,就执行了一次AI的完整流程。从代码中我们可以看到,控制器是通过配置表数据执行操作的,接下来我们看配置表部分。

配置数据

首先数据表是二维的,我们要通过二维表模拟了树形结构。判定条件就是感知特征的枚举值,判定参数是留给感知器使用的参数,如果不需要可以不填,中文部分可以仅用于注释,并不会导出,判定条件成立或者不成立的时候都会用0和1来决定是继续判定还是处理行为选择。如果是0 后一列的数据会填写下一个节点的ID,也就是继续思考,如果是1,表示可以执行对应的处理。 此时,后边的列里边我是存放了行为枚举值和对应的概率。因为并不是所有行为都是百分之百执行的。将这个表导出之后提供给控制器使用就可以了。

数据表的索引方式
对于简单的ai,可以一个敌人对应一个决策树ID;对于复杂的AI,可以一个敌人的一个动作对应一个决策树AI。所以这里抛出了一个问题,就是手动填写这样的表,维护成本也比较高了,所以这里对于复杂的AI需求,建议自己开发个小工具,这样用起来不易出错,且容易维护。

结语

以上就是我个人对游戏开发中AI的理解,当然我是拜读了《游戏人工智能——计算机游戏中的人工智能》这本书的。好像此书已经绝版了。希望放出来对热衷于游戏开发的小伙伴们有所帮助。

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