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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※ 来源:．月光软件站 http://www.moon-soft.com．[FROM: 202.103.182.132]
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