游戏AI引擎设计——设想

       好久没写了，一直对AI比较感兴趣，最近看了些书对AI引擎的设计有点感觉和想法，不过现在只是有了一些想法，并没有实现和测试，先发出来免得以后搞忘了。

       这里针对的AI是解决决策性问题，不包含具体执行问题。例如：A角色和角色B战斗，那么A的行为判断将由AI负责，AI决定是继续奋战到底，还是逃跑，引诱，等。行为执行过程使用更简单和成熟的计算方式，逃跑路线，躲避、追踪目标的具体计算都有很详细的计算方法讲解，这些不在本文讨论范围内。随后本文所谈到的AI都是针对决策性的AI。

       我希望游戏中AI表现的更理智些，不只是简单的条件判断，状态转换，if 血>80% 攻击 if 血<10% 逃跑。更甚者那种没有一点智商的，看着自己濒临死亡了仍然浴血奋战，真是勇气可嘉啊！

       AI作为角色的大脑指挥者，需要环境信息、角色自身信息、外部输入信息。AI做出决策后，直接指导角色行为，角色自身会有所改变，也会影响其所在环境，这些受决策影响改变的信息也会反馈给AI。

 

       AI系统通过感知器接受输入数据，处理完成后通过传递器输出数据。感知器和传递器把游戏数据和AI能解释的信息互相转换。数据的映射w=a(x)。

 

 

决策方式多种多样，我希望能使用简单的组件组装AI，同时可插拔。能够使用一个决策方式或者多个方式共同作用，也能够通过简单的基本单元组合成复杂的体系。

多个决策方式共同作用在动画《新世纪福音战士》中有直接表现，NERV的超级电脑系统由作为人类所扮演的三个社会角色组成，最后总合得到结果。

这与游戏角色在战斗时做出决定时从多个方面考虑类似。当从多个方面衡量的时候需要一个方法来平衡各方面的权重，决定最终的结果。在《游戏编程精粹4》中提到“仲裁者”就是对多个“决策者”（军师、参谋）评估出最后策略。

当然，仲裁者如何权衡各决策者的结果，投票或其他，有很多方式可以选择，如果让仲裁者有可塑性也许会表现出有趣现象，不同情况下倾向于某个或某些决策者。

 

 

我还希望AI具备学习系统，可以选择需要对记忆数据，记忆可以是唯一全局的，也或者每个决策者一个记忆数据库。哪种方式好就不清楚了，显然可见的是存储大小上的差别。

现在想到的就这么多，后面再想具体的决策方式。

这都是自己想的可行性“待定”，哈哈，其实我希望的有点多。