人工智能与游戏的基础知识课件.ppt

人工智能与游戏 基础知识
人工智能与游戏 基础知识
追踪和躲避算法
寻径算法
目录
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人工智能与游戏 基础知识
人工智能与游戏 基础
人工智能 概念
人工智能 研究是为了构建能像人类一样思索 计算机。更确切 定义是, AI是一个在计算机中模拟人类思维过程 技术。AI是一个非常广泛 研究领域, 而和游戏相关 AI只是整个AI知识域中一个相对较小 子集。
人类思维并不是一个轻易模拟 过程, 这也就说明了为何AI是如此之宽广 一个研究领域。即使有很多不一样 AI方法, 不过它们都是在计算机处理能力范围内模拟出人类 决议能力。大多数传统 AI系统使用多种基于信息 算法来进行决议, 就像人类使用多种事先经验和心智规则来做出决定一样。
在过去, 基于信息 算法含有完全确定性, 于是每个决议都能够沿着一个可预言 逻辑步骤倒推回去。现在, 很多AI研究者意识到AI 确定性过程还不足以对人类思维正确建模, AI 研究热点从确定性AI模型转移到愈加现实 、尝试考虑人类思维 微妙复杂性 AI模型, 比如“最好猜测”决议。就人类 思维而言, 除了完整 逻辑决议过程外, 这种类型 猜测还可能结合过去 经验、个人偏好以及目前 情绪状态来得出。
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人工智能与游戏 基础知识
人工智能与游戏 基础
游戏人工智能 类型
（1）漫游AI
漫游AI确定一个游戏对象怎样在一个虚拟 游戏世界中漫游, 它是一个对游戏中NPC进行运动建模 AI系统。在这种AI系统中, NPC自己做出决定, 确定它们怎样在一个虚拟世界中漫游。经典 漫游AI例子有: 在部分RPG游戏中, 怪兽追着玩家角色运动; 在飞行游戏中, 漫游AI也用来实现根据预先定义 方法飞行 NPC战机, 并适时躲避游戏玩家发射 子弹。基础上, 对于计算机控制 游戏角色, 不管它必需做出决定改变目前路径, 还是要在游戏中实现需要 结果, 或者只是简单地遵守某种特定 移动方法, 都能够使用漫游AI。实现漫游AI通常都比较简单, 通常依据一个游戏角色 位置, 改变另一个游戏角色 速度或位置。游戏角色 漫游移动也能够由随机 或预先定义 方法影响。
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人工智能与游戏 基础知识
人工智能与游戏 基础
游戏人工智能 类型
（2）行为AI
行为AI用于确定追踪在一个游戏玩家控制 角色后面 那些游戏对象 行为, 这种追踪行为其实是一个AI系统, 称为行为AI。行为AI常混合使用多个漫游AI算法来给予游戏角色特定 AI行为。假如期望NPC有时候跟踪、有时候躲避、有时候遵从一个运动方法, 甚至完全随机移动, 那么能够考虑使用行为AI。而行为AI 另外一个作用就是能够改变游戏 难度。比如, 能够设计一个行为AI模式, 让NPC根据一定 时间百分比采取跟踪、躲避和随机移动三种移动模式组合而成 行为AI。假如期望在不一样 关卡中设置游戏 不一样难度, 低难度关卡能够设置为20% 时间跟踪玩家角色, 20% 时间躲避玩家角色, 60% 时间随机移动; 高难度关卡能够设置为, 40% 时间跟踪玩家角色, 20% 时间躲避玩家角色, 40% 时间随机移动。
（3）策略AI
在一个策略游戏中, 策略AI从一组固定 实现定义 漫游规则中确定最好 移动。
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人工智能与游戏 基础知识
追踪和躲避算法
追踪和躲避 问题在游戏开发中是随地可见 , 不管开发 是什么类型 游戏, 是第一人称射击游戏, 或者是实时战略游戏, 还是角色饰演游戏, 游戏中 多种NPC角色都会追踪或躲避玩家角色。在第一人称射击游戏中, 敌对方 NPC需要追踪玩家角色并向玩家角色射击; 当玩家角色向NPC射击 时候, 它必需躲避玩家角色 射击。在实时战略游戏中, NPC所控制 部队时刻都在追踪玩家角色 部队和基地, 并向玩家角色提议攻击; 当玩家角色开始反击时, NPC又要开始躲避攻击, 而游戏 进程也是在这种不停 追踪、躲避过程中推进 。总而言之, 在任何一个种类 游戏中, 都会看到NPC在进行追踪和躲避运动。
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追踪和躲避算法
追踪和躲避其实是一个两