发信人: aflyingfly()
整理人: nhyjq(2003-01-05 15:53:58), 站内信件
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有人抱怨策略游戏的AI怎么怎么的低,无论是turn_base或real_time跟电脑作战 失去兴趣了,连大名鼎鼎的starcraft,heroIII也让人感到弱智:他们也太不尊 重玩家了。其实,游戏开发者何尝不想做出能和人抗衡的AI呢,只是她们做不到 ,这既是策略游戏的局限。
我必须在这里提到围棋,众所周知围棋的复杂,当今最好的围棋程序,棋力也不 及一个业余初段(好像连5k不及),围棋是策略游戏的高度抽象,你会怀疑:1. 他显然是回合制的,不是即时的。是的,游戏操纵是即时的,但是在策略这个层 面来看,即时和回合没有差别。2.为什么是围棋,不是象棋,象棋不是得到了解 决么?是的象棋的问题计算机可解,但我怎么看游戏中的元素都比象棋多的多, 战局是不断变化 的,其量无法穷尽。
个人认为,策略游戏的可玩性在于人人对战(MULTIPLAYER) ,就像稍微会一点的 围棋的人都不会屑于和手谈较量,不过让子还是可以下的,好像有些玩家和电脑 喜欢1vs3, 1vs7,喜欢choose hard impossible. 所以策略游戏的AI也是必要的 。那么怎么提高策略游戏的AI.?
我们仍然参照围棋这些年的方法。
1。定式
围棋有大量的定式人人皆知,其实游戏的开局也有定式的,象Starcraft的proto ss:我的开局就是双兵站,zerg就铺血池造双老家,terren兵营封路口。(我很 菜的,所以只有一种开局),开局好了,对后期的发展是有利的,而电脑的开局 肯定能比人更好。
2。局部
围棋的局部已经做得很好了,比如死活问题,比如吃子。游戏的局部呢?例如在 短兵相接的时候如何形成以多打少的局面,如何在大规模的阵地战配置兵力,如何 布置建筑。
3。策略
围棋没作完善,不过布局,还是可以借鉴高手的,围棋上某些易把握的规律也可 用“扳二子头”,“逢镇必飞”,所以游戏,参考高手的打法是第一步,例如拥 有巨大数量的单一兵种,例如攀登科技高峰……并从中总结规律。这对游戏开发 者是件很尴尬的事,AI的一部分必须等到整个游戏的构架全部竣工了才能开始。
4。学习
让机器学习才能从根本解决问题,这也是人工智能的根本,很难很难,倘若机器 真能做到自我学习,很多的AI难题都迎刃而解。
目前游戏中用到机器学习的方法有两种:
a.神经网络—需要人不断的教(给予刺激),但是可能越教越菜
b.遗传算法—时耗巨大,而且我不知道怎么做,如我上一篇提到的,很多问题我 没搞清楚。
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