游戏中的AI算法总结与改进

Posted Mr_厚厚

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了游戏中的AI算法总结与改进相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

参考文章：

http://games.sina.com.cn/zl/duanpian/2014-03-11/105973.shtml

http://www.oschina.net/translate/understanding-steering-behaviors-collision-avoidance?cmp

http://blog.csdn.net/ityuany/article/details/5509750

 

 

一. 当前人工智能的定义思考

        人工智能（AI, Artificial Intelligent）,指的是通过算法编程使计算机模仿人完成一些像人一样的任务，同时在执行任务时模仿人的思维和智慧，甚至通过大量学习训练积累学习经验，提高自身解决问题的智慧和效率。人工应用广泛，像智能交通，人工智能机器人，智能家电等，通过模仿人的智慧代替人类完成一些重复性工作。人工智能目前依旧在人工的阶段，即计算机的智能仍然在人类人工下可控可预见的范围内运行，人工智能实际上是在大量的逻辑运算和大量的数据输入处理基础上进行实现，人工智能需要大量的数据输入训练才能使其更加智能化。典型的近日谷歌的人工智能Alpha狗即进行了成千上万次的围棋棋局训练才得以打败世界围棋冠军李世石。与人类智能不同的是人工智能依赖自身的强大计算速度大量的学习而智能化，人类智能则可通过少量学习而理解更多相关的事物。在目前人类对自身智能了解仍旧不够充分的情况下，人工智能依旧依赖于人工处理上。

 

 

二. 游戏中的AI

 

        游戏中尤其是虚拟现实游戏追求创建一个尽可能真实的虚拟世界环境，虚拟世界中需要设置很多NPC（Non-Player Character）人物与玩家交互互动，这需要NPC人物具有智能与玩家更自然真实的交流，帮助玩家顺利进行游戏，提高游戏真实性体验。NPC的智能动作是一系列的有限状态集合，其连贯合理的状态的改变实现与玩家交互。NPC和玩家共同组成游戏中的角色群体。

        另一方面，游戏中AI技术的一个核心的内容是游戏中角色的智能寻路，人物能够像人一样避开障碍物选择合理的路径从起点到达目的地，或者引导玩家到达虚拟场景中的指定地点。游戏中的寻路算法主要分盲目式搜索和启发式搜索两种，同图论中的最短路径问题相联系，在图论的数据结构上进行实现。游戏寻路算法中最基本最成熟的是A Start启发式函数寻路算法，市面上有大量RPG角色游戏以及战略游戏等当中的智能寻路皆使用到基于A Star算法或者其变种优化算法以及与其他算法结合的混合算法。另外在应用中开发者们利用物理中的电势原理设计了基于电势矩阵的负电荷自动被吸引寻路算法，是一种新兴的创意性思路。图论中的深度优先搜索算法（DFS）和广度优先搜索算法以及Dijksrta单源最短路径贪心算法都是典型的盲目式搜索算法。除以上目的点明确的路径寻路以外游戏中还需要一种随机寻路算法，主要应用于怪物在某个区域毫无目的的盲目闲游，使怪物显得自然化、动态化。

 

2.1 有限状态机(FSM)；行为树(Behavior Tree)、决策树