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人工智能在游戏设计中的应用
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1 .人工智能在游戏设计中的应用
2 . 游戏人工智能 与一般的人工智能不同,游戏人工智能算 法不一定要满足通用性,只要能够使角色 的行为在某些场合下合理就行了。 定性技术:特定的、可预测的角色行为。
3 . 游戏人工智能 非定性技术:用非定性技术设计的角色行 为具有某些程度的不确定性。 在非定性技术设计的游戏中, NPC 能够学到玩 家的作战行为,并推出新行为,甚至引发突现 行为。 成功的游戏软件应该采用定性技术和非定 性技术相结合的方法。用定性技术解决软 件中的一部分调试问题,用非定性技术增 强软件的智能性。
4 . 基本的游戏人工智能技术 搜索技术 经常被用于路径规划 在追捕游戏中(小黄球?)只要追逐的角色与 任一非追逐的角色相邻,所对应的状态就是目 标状态。 简单来说:为了确定追逐目标,广泛采用 Breath-first search 或者 Depth-first search 等非启发式的搜索算法。
5 . 基本的游戏人工智能技术 遗传算法 遗传算法是一种随机优化搜索技术。 比如 : 为某个 NPC 寻找最优路径,仅仅考虑距离 是远远不够的。 在 3DD 游戏中,为了更体现真实环境,需要考虑地 面的坡度,当 NPC 走上坡路时应该慢点,而且更 费油料。 用遗传算法进行路径选取时,应该考虑平衡移动距 离、地形坡度、地表属性。 利用权值、惩罚值或者适应度函数来权衡各个属性 间的关系。
6 . 基本的游戏人工智能技术 模糊逻辑( Fuzzy Logic ) 用模糊逻辑控制 NPC ,实现平滑运动,使其看 上去更自然。 战争游戏中,计算机军队可以根据玩家军队的 距离和规模等用模糊逻辑评估玩家对计算机军 队的威胁 其中,距离可以用“很近”、“较近”、“很远”等表示 规模可以用“少量”、“中等”等表示 威胁程度可以用“无”、“小”、“中”、“大”等表示
7 . 基本的游戏人工智能技术 神经网络 神经网络模型是模拟了生物大脑和神经系统互 相连接并且反应的一系列机器学习算法的总和 。 通过反复调节神经网络中互连结点之间的权重 来得到最优反馈值。
8 . 基本的游戏人工智能技术 其它技术 专家系统 决策树 置信网络