Як зробити складний AI керованим? [зачинено]

11

Важко сказати, про що тут питають. Це питання є неоднозначним, розпливчастим, неповним, надто широким або риторичним і не може бути обґрунтованим відповіді в його теперішній формі. Для уточнення цього питання, щоб його можна було знову відкрити, відвідайте довідковий центр .

Закрито 7 років тому .

Раніше я використовував прості системи, такі як машини з кінцевим станом (FSM) та ієрархічні FSM, щоб контролювати поведінку AI. Ця закономірність розпадається дуже швидко або будь-яка складна система.

Я чув про дерева поведінки . Вони здаються наступним очевидним кроком, але я ще не бачив працюючої реалізації або дійсно ще не пробував її.

Які ще зразки можуть зробити складну поведінку ШІ керованою?

architecture ai behavior

— Тетрад
джерело

Я також чув, що існує кілька способів управління державними машинами

— jokoon

1

Це досить розпливчасте питання. Існує багато методик управління "складним" ШІ, але найкраща для будь-якої ситуації може відрізнятися від іншої ситуації. Я реалізував досить складний інтелектуальний інтелект, не використовуючи нічого, крім списків поведінкових дій, але це рішення не працювало б для RTS; методи, які я бачив, використовувані в іграх на RTS, були неймовірно складними, але все ж таки витонченими, проте в будь-яких інших видах гри вони були б нічого не варті. Якщо ви маєте на увазі якусь конкретну гру чи AI, ви можете отримати більш відповідні та проникливі відповіді, якщо ви заявите, що це наперед.

— Шон Міддлічч

3

Дерева поведінки - це дійсно чудовий спосіб управління AI, а Ai Game Dev - найкраще місце, щоб дізнатися про них! Є багато прикладів реалізацій там у таких місцях, як Codeplex, або навіть власна реалізація двигунів Sandbox в двигунах (що, очевидно, є досить складним і може бути важким для наслідування).

Минулого року на грі AI конфронтації було багато хвилювань щодо планувальників , але цього року багато цього відпало. Найкраща порада, здавалося, просто почати з простого. Цілі 20% роботи, аби отримати 80% там, здається, у більшості випадків справді справджуються

— Cubed2D
джерело

2

Я думаю, що це важливо - це відокремити, чому агент хоче щось прийняти від того, як це робиться. Планові дій, орієнтовані на цілі, роблять це добре, але є й інші рішення. Це дає вам велику гнучкість для побудови агентів, оскільки ви можете вибирати з відра цілей і групи дій.

Дерева поведінки розроблені таким чином, щоб охопити все рішення - як прийняття рішень, так і дії - і як таке може бути важким для підтримки.

— десять
джерело

2

Однією з методик, з якою ви повинні бути знайомі у будь-якому випадку, є підхід до списку дій. На найпростішому рівні, це лише перелік об'єктів дії, у кожного об'єкта дії який існує метод update (), який називається кожним кадром. Однак ви можете швидко розширити цю функцію, щоб дозволити дії, що блокують, кілька смуг дій, дочірні групи тощо. Практично все, що ви можете створити за допомогою FSM високого рівня, може бути реалізовано більш модульним, гнучким і налагоджуваним способом з дією список за допомогою поведінкових дій.

Окрім того, що є корисною технікою для управління всіма анімацією, знаходженням шляхів та іншими різноманітними "речами", які можуть робити ваші персонажі, це неприємно застосовувати систему прийняття рішень на основі пріоритету шляхом створення поведінкових дій.

Кілька приміток про те, як їх використовувати, можна знайти на цій слайді: http://sonargame.com/2011/11/01/new-game-slides/

Досить впевнені, що про це були статті і в серії мудрості програмування AI.

— Шон Міддліч
джерело