AI在游戏I

这篇文章是我在WTM上谈论的第一部分，属于这个根帖。

人工智能的最根本要求之一是在游戏中明智地移动角色。我的意思是说，如何自己动手，

在这一点上，我们有两个选择：指导行为和地层。

指导行为（Steering Behaviors）

定义

转向行为是一组算法，允许角色根据策略以不同的方式移动到环境中。

 

策略

所以，fi，跟随你的怪物，当你走近他时，使用追求的策略。当你跑出他的范围之外，他会走回到他困扰他之前的地步，雇用一个到达的策略。一旦他在那里，他将实行一个漫游的战略，这将使他在一个范围内随机移动。

战略也可以结合起来，例如，敌人可以追赶你，同时逃避地牢的墙壁。

下面的gifs显示了一些这些策略如何使用我心爱的gdx-ai测试：

到达行为（Arrive behavior）：

追求行为（Pursue behavior）：

法律意见：当我们提供AI时，章鱼（或类似的生物）可能会造成任何伤害，我不承担任何责任。我只是做数学

您还可以使用BlendedSteering行为组合多种行为。

我在YouTube频道分享了这些行为的截图：到达（ Arrive），漫游（ wander），追求（ pursue），混合转向（BlendedSteering）。

 

集体策略（Group strategies）

转向行为可以适用于个人和团体。唯一的区别是，当个人需要一个目标时，团体使用邻近区域。

例如，在下面的图像中，我们正在应用凝聚行为，这是一种产生线性加速度的组行为，它尝试将代理移动到由给定邻域定义的直接区域中的代理的质心。

相比之下，分离行为会产生从邻近区域内的其他邻居排斥的转向加速度：

履行

为了实现我们使用calculateSteering方法中的SteeringBehavior类，它接收一个可操纵剂（实体，这是我们希望应用的行为），并返回计算SteeringAcceleration。该输出封装线性和角加速度，以便您在物理引擎上使用它们。

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classSteeringBehavior

{

  SteeringAccelerationcalculateSteering(SteeringsteerableAgent)

  {

      [...]

  }

}

 

参考

我已经写了几个帖子谈论过去的转向动作，发现他们在这里，这里和这里。您还可以在这里检查davebaol的测试，并在维基上阅读更深入的解释。

 

2.形成运动（Formation Motion）

定义

当一群人以一种凝聚力的方式移动时，我们考虑一个形式。

gdxAi使用所谓的“槽”来管理地层。那些愿意属于组织的实体必须分配一个插槽。其中一个插槽被设置为前导，并且组合中的所有其他插槽相对于此插槽定义。实际上，它定义了地层中位置和方向的“零”。

在下图中，红色的航天器是领先者。当它移动时，其他航天器将遵循V形式：

 

如果需要，前导槽可以被锚点替换，这只是一个具有相关位置的不可见点。例如，在下面的图片中，光标只有他的位置，并且不会以任何方式与其环境进行交互，即使小猫形成将遵循它：

 

履行

（非常）总结如下图：

该组类设有FormationPattern。形成图案表示地层的形状。例如，在上面的例子中，我们使用V形成模式。

Formation类执行魔术并输出一组插槽。这些插槽必须使用SlotAssignmentStrategy分配给成员候选人。这种分配策略将根据每个插槽的作用而改变，但这是另一个故事。

 

参考

为了更好的理解，请在gdxAi wiki上寻找这个主题。这里可以找到由组织管理框架提供的所有工具。

结论

所以我们到目前为止是：

• 指导行为使用策略。  维基

• 使用槽形成运动。维基

原文出处：http://fightingkitten.webcindario.com/?p=846