| 文/KillerAery 一、游戏AI是什么？ AI=Artifical Intelligence=人工智能 游戏AI和理论AI 但是值得注意的是，但是游戏AI与理论研究的AI那些有所不同。 我们平时所熟悉的人工智能，大多数是指理论AI。（例如深度学习，机器学习什么的） 而游戏AI往往很少应用到理论AI那些神经网络、深度学习等等理论AI所流行的技术。 智能的假象 游戏AI主要是程序员预先定义编写好可能发生的行为，而不具有理论人工智能那种自我“学习”的特性。 因为游戏AI主要职责是模拟出智能行为，而并非学习 （例如：街道上会避让车的人群，天空中乱飞的小鸟，来回巡逻的保卫，兵线上的小兵...） 可以说游戏AI是智能的假象。 要是游戏功能需要自我学习，尽可能做出最优策略，更应该使用理论AI（也是我们熟悉的阿谁人工智能），通过神经网络，深度学习等流行技术实现。 例如：围棋AI阿法狗，DOTA2的OPENAI 介绍一些游戏AI 4X游戏的AI  《群星》 《群星》《文明》《王国风云》等为代表的4X游戏，战略游戏的一种，其主要的四个游戏目的别离是： eXplore（探索），eXpand（扩张），eXploit（掠夺），eXterminate（毁灭）。 为了让玩家在4X进程中受到阻挡，4X游戏AI必需得足够聪明做出决策， 但又同时为了不让玩家觉得无法胜利，它往往不是采用最优策略，而是使用更“人性化”的策略， （例如反应延迟，走的路径稍微扭曲，模糊决策等做法）。 《求生之路》系列  《求生之路2》 作为一款FPS游戏，很难说《求生之路》里的怪物有多智能——它们本来就该是愚蠢而凶猛的。真正有技术含量的是它的“导演系统”，AI Director作为后台的核心，会按照玩家在游戏中的具体表示调控游戏的节奏。怪物出现的地点、数量，何处刷新道具等等，配合上按照形势动态变换的音乐，给了用户更真实的游戏体验。 角色扮演/沙盒游戏中的NPC  《巫师3》 在一些自由度较高的游戏中，为了让玩家更好的融入这个世界，游戏会对NPC进行很多详细的设定。比如在《巫师》系列中，每个NPC都有本身的性格设定，包罗会话数据库，让他们可以进行丰富的动作和对话。在GTA这种沙盒游戏中更是这样。 游戏AI需要掌握什么？ 下面列出部分游戏AI所需掌握的知识和简要介绍： 感知 AI所能获取的信息应该总是有限的。引入“感知”的概念，用以模拟智能体的感官，从而获取必然的信息。 黑板 “黑板”简单来说就是可拜候的共享数据，用于多模块间的数据共享。 状态机 “状态机”是一种暗示状态并控制状态切换的设计模式，常常用于设计某种东西的多个状态。 例如一个人有站立状态，跑动状态，走路状态，蹲下状态，开火状态等... 行为树 “行为树”是一种以树状结构表达的决策模式，也是一种设计模式。这也是现代游戏AI最常用的设计模式。 自治智能体 正如其命，有自治动作的智能体称之为“自治智能体”。在《看门狗》《GTA》里，街上走路的人群或者开动的汽车 就是一种自治智能体。主角开车如果冲向它们，这些自治智能体能够自行判断并做出躲开的动作。 群体智能 如其名，与自治智能体相对，“群体智能”一般用于编队的AI或者集群的AI。例如足球游戏里，AI操控一方所有球员互相配合传球踢球。 又或者射击游戏里，AI操控一支小队通过战术进攻据点。 寻路/搜索/规划 “寻路”是游戏里极为常见的操作，常用的算法有A*算法和B*算法，当然更优化的话则是依赖规划路径的寻路。 “搜索”其实应该跟寻路并在一起，只是游戏AI有可能还会用到图搜索。 在《群星》里，通过一条条“航路”连接千千万万个星球，这时候AI就要每次在决策派遣舰队时， 需要考虑到达这张“图”的各个星球的权值和最优期望。 “规划”则是游戏的预处理，例如提前构建路线，划分区域等，以便游戏进行后利用预先处理好的数据进行高效的算法操作。 模糊逻辑 为了让游戏AI更人性化，模糊逻辑很有必要。做游戏AI往往不是做最优解，而是做像人类的解。 在某些时候，例如：某个AI战斗结束后，判断如果子弹数量少，则回基地取弹药， “子弹数量少”这个条件就可以做成一种模糊逻辑条件。 此外还有“抖动”,"平滑"等trick可以增强拟人性，让AI愚笨的像个人。 脚本驱动 使用脚本可以随意编写出逻辑代码而无需再次编译，从而极大减少修改逻辑的成本。 此外游戏程序最常用的脚本语言——Lua. 游戏AI基本设计 实际世界的智能： 一个正常的智能体，得先感知到周围的事物，才能思考下一步该做什么，才能做出反应行为。 基于这个便自然而然分出以下三个模块：
感知 一般的游戏AI，首先需要获取到感知的信息。 例如：
//例如 视野感知 class ViewPerception { public: //进行一次视野感知探测： void check(); //拜候感知目标结果 const std::list<Agent*>& getResult()const; private: std::list<Agent*> mPerceptionResult; //使用链表存储感知到的目标 }; 决策 分析感知信息，并进行计算，输出接下来想要做的行为的结果。 例如：
可以把决策模块想象成一个大脑（为了类比，可以把下面的“决策模块”字样看成“大脑”）：
class AgentAI{ public: //计算寄主感知信息，并按照信息让寄主执行相应的行为 void caculate(){ //获取感知信息 auto information = mMaster->mPerception.getResult(); //按照感知信息，让寄主执行行为 if(information...)mMaster->moveTo(...); if(information...)mMaster->attack(); //.... } protected: Agent* mMaster;//寄主 }; 行为 按照决策的结果，行为模块只要按部就班的执行相应行为就行。 一般的游戏模型应该提供相应的行为接口。 //一个例子：智能体类提供 移动和攻击 这两个接口 class Agent{ public: //智能体的各种行为接口 //... void moveTo(cosnt Position& pos); void attack(); protected: //智能体的各种变量 //.... Position mHealth; //当前位置 int mAttack; //攻击力 ViewPerception mPerception; //视野感知模块 }; 小结 这样，一种简单基本的设计就浮现了：
二、游戏AI之感知 感知
视觉感知是一种常见的感知。  在许多即时战略游戏或者类DOTA游戏里，一个单位的视觉感知往往是圆形范围的。 当然在其他大部分俯视角游戏里，一个智能体的视觉感知应该是类似现实人眼观看的扇形范围  对于横板游戏，可以把视野“竖”起来，检测方式无多少不同。 对于空间更加复杂的3D游戏，可能需要视锥体形状（6个平面）检测而不是扇形或者圆锥形。 潜在的优化是照样做成扇形检测，只是再额外增加高度差检测（即看作2.5D处理）。 但是视野实际还需考虑阻挡问题。 这里提供两种解决视野遮挡的思路：  1.在前方扇形范围发出若干条射线进行检测，若检测到某个射线第一个碰到的物体是目标物体，则感知到该目标。  2.在所在区域的所有潜在目标进行遍历，每次遍历先判断是否在扇形范围内， 再做一条智能体到目标的射线，若射线碰到的第一个物体是该目标，则感知到该目标。 第一个思路比力容易实现，第二个则算法效率比力高。 第二个思路要是预先“规划”好区域，尽可能过滤不必要的目标，缩小所在区域的潜在目标数量 （例如屋外看不到房内的人，也就可以过滤掉房内的人），那么检测速度就非常快。
听力感知一般比力简单粗暴：一个圆形/球形范围检测， 并且一般还无需考虑阻挡问题（现实中的声音传播可近似看作无阻挡）。  别的的，听力感知一般需要得到的信息：
通过简单的线性计算，由声音大小和距离可以计算出实际接受声音的大小。 将这个信息作为额外数据交由决策使用。 （例如一个保镳，听到太大的声音就进入敌对状态，小的声音则进入警戒状态）
这个其实应该叫杂项感知或者按照需求随便取名的感知。 一般来说，视觉感知和听力感知已经足够一个基本的智能体所需感知了。 但极少情况还可能一些智能体需要知道各种杂项信息 （例如队长给保镳发送了一条无线电消息，要求保镳赶往队长所在位置支援） 实现 感知可以做成一种类，提供检测函数和结果拜候接口。 下面提供一种大致的示例（C++）： //视野感知 class ViewPerception { public: //进行一次视野感知探测： void check(Vector3 position) { //先清理结果 perceptionResult.clear(); //逐个潜在目标检测 for (Biology* target : targets) { //运用简单的数学运算判断点是否在扇形范围： //先进行距离判断是否在半径内。 //look向量和射线单位向量的数量积 若小于 数量积限制， //则证明该射线离look向量的角度 超出数量积限制的对应角度。 Vector3 offset = target.getPosition() - position; float distanceSq = offset.lengthSquare(); if (distanceSq < radiusSq)continue; float dotproduct = offset.normalize().dot(look); if (dotproduct < dotproductlimit)continue; perceptionResult.emplace_back(target); } } //拜候感知目标结果 const std::list<Biology*>& getResult()const { return perceptionResult; } private: float radiusSq; //扇形半径的平方 Vector3 look; //朝前的单位向量 float dotproductlimit; //数量积限制 std::list<Biology*> perceptionResult; //使用链表存储感知到的目标 }; //听力感知 class ListenPerception { public: //进行一次听力感知探测: void check(Vector3 position) { perceptionResult.clear(); //逐个潜在声源检测 for (Voice& voice : voices) { //判断目标点是否在圆形范围,即距离是否在半径内。 Vector3 offset = voice.getPosition() - position; float distanceSq = offset.lengthSquare(); if (distanceSq < radiusSq)continue; perceptionResult.emplace_back(voice.getBiology(),voice.getVolume()/distanceSq); } } //拜候感知目标结果 const std::list<std::pair<Biology*, float>>& getResult()const { return perceptionResult; } private: float radiusSq; //范围半径 std::list<std::pair<Biology*,float>> perceptionResult; //使用链表存储感知到的目标+实际声音大小 }; TIP: 判断点在圆形范围应->比力距离的平方和半径的平方，每次判断就可以减少一次开方的运算。 博客地址：https://www.cnblogs.com/KillerAery/p/10003678.html |
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