Monthly Archives: August 2011

很多人问游戏AI该怎么做？随着游戏类型的多元化，非 MMO或者卡牌的游戏越来越多，对AI的需求也越来越强了。而市面上关于 AI的书，网上找得到的文章，也都流于一些只言片语的认识，理论化的套路，和一些简单的 DEMO，离真正的项目差距甚远，无法前后衔接成一条线，更无法真正落地到编码。 国内真正做过游戏AI的少之又少，东拉西扯的人很多，真正做过项目的人很少，因为国内主要以MMO为主，RTS比较少，体育竞技类游戏更少，而从AI的难度上来看，应该是：MMO < FPS < RTS < 体育竞技。作为实际开发过AI的人，给大家科普一下，什么叫做硬派AI。 硬派游戏AI，不是虚无缥缈的神经网络，用神经网络其实是一个黑洞，把问题一脚踢给计算机，认为我只要训练它，它就能解决一切问题的懒人想法。更不是遗传算法和模糊逻辑，你想想以前8位机，16位机上就能有比较激烈对抗的足球游戏、篮球游戏，那么差的处理器能做这些计算么？ 硬派游戏AI，就是状态机和行为树。状态机是基本功，行为树可选（早年AI没行为树这东西，大家都是hard code的）。大部分人说到这里也就没了，各位读完还是无法写代码。因为没有把最核心的三个问题讲清楚，即：分层状态机、决策支持系统、以及团队角色分配。下面以我之前做的篮球AI为例，简单叙述一下：   何为分层状态机？ 每个人物身上，有三层状态机：基础层状态机、行为层状态机、角色层状态机。每一层状态机解决一个层次的复杂度，并对上层提供接口，上层状态机通过设置下层状态机的目标实现更复杂的逻辑。 基础状态机：直接控制角色动画和绘制、提供基础的动作实现，为上层提供支持。 行为状态机：实现分解动作，躲避跑、直线移动、原地站立、要球、传球、射球、追球、打人、跳。 角色状态机：实现更复杂的逻辑，比如防射球、篮板等都是由N次直线运动+跳跃或者打人完成。 每一层状态机都是通过为下一层状态机设定目标来实现控制（目标设定后，下层状态机将自动工作，上层不用关心动画到底播到哪了，现在到底是跑是跳），从而为上层提供更加高级拟人化的行为，所有状态机固定频率更新（如每秒10次），用于判断状态变迁和检查底层目标完成情况。最高层的角色状态机的工作由团队AI来掌控，即角色分配的工作。而行为状态机以上的状态抉择，比如回防，到底是跑到哪一点，射球，到底在哪里起跳，路径是怎样的，则由决策支持系统提供支持。