Hay muy pocas personas en China que realmente hayan creado juegos de IA. Hay muchas personas que hablan de ello y hay muy pocas personas que realmente han realizado proyectos. Esto se debe a que China está dominada por los MMO. , con menos RTS y menos juegos deportivos. En términos de dificultad de IA, debería ser: MMO
Métodos/Pasos
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¿Qué es una máquina de estados jerárquica?
Cada personaje tiene tres niveles de máquinas de estados: máquina de estados de nivel básico, máquina de estados de nivel de comportamiento y máquina de estados de nivel de rol. Cada capa de la máquina de estados resuelve un cierto nivel de complejidad y proporciona una interfaz para las capas superiores. La máquina de estados de nivel superior implementa una lógica más compleja al establecer los objetivos de la máquina de estados de nivel inferior. Máquina de estado básica: controla directamente la animación y el dibujo del personaje, proporciona implementación de acciones básicas y brinda soporte para la capa superior. Máquina de estados conductuales: realiza acciones descompuestas, como evitar correr, moverse en línea recta, permanecer en el lugar, pedir el balón, pasar el balón, disparar, perseguir el balón, golpear a la gente, saltar, etc. Máquina de estado del personaje: la implementación de una lógica más compleja, como prevenir tiros y agarrar rebotes, se logra mediante n movimientos en línea recta + saltar o golpear a las personas.
Cada capa de máquinas de estado se controla estableciendo objetivos para la siguiente capa de máquinas de estado (después de establecer el objetivo, la máquina de estado de la capa inferior funcionará automáticamente y la capa superior no necesita preocuparse por dónde la animación se transmite. Ahora está corriendo o saltando), proporcionando así un comportamiento antropomórfico más avanzado para el nivel superior. Todas las máquinas de estado se actualizan a una frecuencia fija (por ejemplo, 10 veces por segundo) para juzgar las transiciones de estado y verificar el cumplimiento de objetivos inferiores. El trabajo de la máquina de estado de roles de nivel superior está controlado por la IA del equipo, es decir, la asignación de roles. Las elecciones de estado en la máquina de estados conductuales, como defensa, dónde ir, dónde disparar y cuál es el camino, están respaldadas por el sistema de soporte de decisiones.
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¿Qué es un sistema de apoyo a la decisión?
La máquina de estados es el cerebro del personaje, y el sistema de apoyo a las decisiones son los ojos y oídos del personaje. Las herramientas más utilizadas incluyen diagramas de influencia y pizarras blancas (equivalentes a gritar entre diferentes roles), entre los cuales los diagramas de influencia se usan con mayor frecuencia. El diagrama de influencia de la IA de un juego de baloncesto se puede representar mediante el siguiente diagrama:
Tres
Figura 2: Tabla de distancias de rebote ofensivo. Cada punto es la distancia más lejana menos la distancia desde la parrilla hasta el tablero. Después del rebote, es 0.
Fuerza Figura 3: Distancia del enemigo, cada enemigo tiene un rango de influencia. Dentro del alcance, cuanto más cerca estés del enemigo, menor será la puntuación y menor será la superposición del alcance.
Imagen 4: Mapa de distancia desde las posiciones objetivo de todos los compañeros de equipo. El método de puntuación es similar a la imagen de arriba.
Strive Figura 5: El mapa de distancia desde la posición objetivo de cada compañero de equipo, identifique el mapa de distancia desde la posición objetivo de un solo compañero de equipo.
Diagrama de potencia 6: Diagrama de viabilidad realista. Cuanto mayor sea la puntuación, más fácil será pasar el balón a la red.
Mapa de Fuerza 7: Mapeo de posiciones de pase fácil. Cuanto más fácil sea pasar el balón directamente a un compañero de equipo, mayor será la puntuación.
Mapa de poder 8: Mapa sintético, suma los mapas anteriores según un cierto peso. Los jugadores tienen un área objetivo legal, lo que facilita el movimiento dentro y fuera.
Cada jugador tiene una personalidad diferente y un peso diferente. Hay jugadores conservadores y hay jugadores aventureros, con diferentes pesos. Estos diagramas de potencia están diseñados para proporcionar soporte de toma de decisiones para la máquina de estados de tres capas y la máquina de estados del equipo mencionadas anteriormente.
¿Qué es la asignación de roles en equipo? La máquina de estado de cada capa establece un objetivo para la siguiente capa, lo que permite que la capa inferior funcione automáticamente. Los objetivos de la capa de rol superior son guiados tácticamente por la IA del equipo superior.
La máquina de estado del equipo determina el objetivo principal actual (ataque o defensa) en función de la situación actual del juego y luego determina la estrategia ofensiva o defensiva específica (como avance central, flanco, pase desde abajo, etc. ) Según el mapa de energía actual y otra información. Finalmente, asigna una nueva tarea a todos los personajes del equipo actual, es decir, establece un nuevo objetivo para que la máquina de estados a nivel de personaje decida si debe ser el atacante principal o el asistente, o una defensa de zona o un jugador colaborativo. . Específicamente, cómo prevenir y cómo responder es una cuestión de la máquina de estados a nivel de personaje.
Resumen de la pregunta: De hecho, el equipo de IA no es tan misterioso.
Cualquier problema es un problema de modelado de programación, y la estrategia de IA para el juego deportivo más complejo se describió anteriormente. Creo que puedes usarlo con una pequeña modificación. Escribir máquinas de estados es un trabajo duro para la IA de los juegos. Si la lógica de la máquina de estados cambia con frecuencia o la escala del proyecto es grande, puede considerar introducir un árbol de decisión para controlar la máquina de estados. El programa proporciona una serie de interfaces, que luego se pueden modificar mediante un editor visual. Las personas interesadas pueden consultar artículos relacionados sobre árboles de decisión.
Estadísticas de probabilidad Si se implementa la lógica anterior, entonces podemos ayudar a las estadísticas de probabilidad y dejar que el personaje tenga características de aprendizaje, como dar estadísticas del éxito o fracaso de una determinada estrategia al oponente para apoyar la siguiente. De esta manera, podemos descubrir gradualmente las debilidades de nuestros oponentes, y también podemos contar el big data de todos los usuarios para determinar qué estrategia elegir en una determinada situación, que puede lidiar con el 60% de los usuarios.
Toda la lógica de la red neuronal se ha implementado anteriormente. Una vez que hayas depurado y el juego esté funcionando sin problemas, intenta usar redes neuronales o lógica difusa en las asignaciones de roles del equipo. También estoy aprendiendo cómo el big data puede introducir algunos elementos humanos incontrolables para hacer el juego más interesante. (FIFA 20XX de EA pretende introducir redes neuronales, y la IA de Call of Duty también pretende introducir redes neuronales y mecanismos de aprendizaje). Hace que el juego sea más interesante, pero eso es todo. PD: La pregunta sobre la IA del ajedrez es diferente a esta, porque la IA del ajedrez busca la solución óptima, que se puede resolver utilizando herramientas como los árboles de juego. Si estás interesado, puedes consultar mi otro artículo: TINY-GOBANG juego de backgammon minimalista. PD: Cuando ves los personajes en la pantalla, parece que les has dado vida. Se mueven de forma independiente y ordenada, y ocasionalmente pueden hacerlo. Hacerte cosas inesperadas te enriquecerá.