Стратегический ИИ в поворотных играх?


12

Меня интересует, как работают стратегические двигатели ИИ, например, как определить, где разместить войска в стратегической игре на поворотах и ​​т. Д.

Я понимаю, как работает искусственный интеллект, и я думаю, что это хороший подход, чтобы решить, что строить или исследовать в игре, такой как Civilization.

Но тактическое / стратегическое расположение войск / подразделений. Какие алгоритмы / стратегии используются для оценки этих вещей? какие-либо справочные документы / статьи?

Ответы:


3

Чтение книги «Искусственный интеллект для игр» может оказаться очень полезным. Это дает вам представление о реализации ИИ различных видов игр. (например, размещение / перемещение войск, поиск путей, деревья решений, ..)

См. Http://www.amazon.com/Artificial-Intelligence-Games-Second-Millington/dp/0123747317.


2

Возможно, не лучшее решение, но деревья решений, в частности, минимаксное дерево, могут быть хорошим подходом. Смотрите http://en.wikipedia.org/wiki/Minimax

Вам нужно создать эвристическую функцию, которая может определить, насколько хорош / плох мир в мире. Но это может стать немного сложнее, если вы работаете с большим количеством возможных состояний мира.


2

К сожалению, искусственный интеллект является целым подразделом информатики. Это действительно огромно - то, что вы можете взять пару семестров в колледже, просто чтобы согреться.

Есть много общих вариантов - деревья решений, механизмы правил, нейронные сети - последние из которых большинству людей, как правило, кажутся чрезвычайно интересными, когда они впервые слышат о них (и неизменно оказываются ужасной идеей в сценарии, который вы делаете ». повторяю - следи за этим). Я рекомендую вам взглянуть на некоторые темы или книги по разработке базового ИИ в целом - на первый взгляд это может показаться не относящимся непосредственно к играм, но вы оцените основы.


0

Посмотрите на поиск по дереву Монте-Карло (например, min max, но обрезайте те большие деревья, которые вы видите в играх в наши дни с большими факторами ветвления).

http://en.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo_tree_search

http://aigamedev.com/open/coverage/mcts-rome-ii/

http://www.aot.tu-berlin.de/fileadmin/files/lehre/diplomarbeit/BA_Barbara_Konz.pdf

Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.