游戏中的人工智能技术

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1、游戏中的人工智能技术浙江大学计算机学院学习内容和目标游戏AI的基本概念游戏中简单的AI模式游戏中常用的AI技术有限状态机A¤，模糊逻辑等实现AI引擎的要点GAMEAI技术简介（1）GAMEAI的描述使得游戏表现出与人的智能行为/活动相类似，或者与玩家的思维/感知相符合的特性。GAMEAI的实现技术实现利用充分的领域知识和常识客观世界的运动规律(gamephysics)利用已有的AI技术融合娱乐性GAMEAI技术简介（2）游戏中涉及的AI技术专家系统用知识表示专家的经验，并在此基础上作自动推理案例式推理

2、将输入与数据库中已有的案例进行比较，选取最为相近的案例，其已有的解决方法即为输出有限状态机基于规则的系统，有限个状态连接成一有向图，每一条边称为一个转移GAMEAI技术简介（3）游戏中涉及的AI技术（续）产生式系统包含多个产生式，每一条产生式由条件和动作两部分组成，当产生式的条件满足时，系统就执行相应的动作决策树给定输入，从树的根部开始，将输入与当前结点相比较，选择当前结点的某一个子结点作为下一次比较的对象。当到达树的叶子时，则给出相应的决策搜索方法找到一列动作（或状态转移），使得最终的结果满足某一特

3、定目标GAMEAI技术简介（4）游戏中涉及的AI技术（续）规划系统给定世界的初始状态，以及下一步可能采取的动作的精确定义，找到完成某个特定目标的最优路径一阶谓词逻辑谓词逻辑通过定义“物体”、“属性”、“关系”等对当前场景的状态进行推理情景演算用一阶逻辑计算在给定情景下AI生命的反应GAMEAI技术简介（5）游戏中涉及的AI技术（续）多Agent研究在多个相互竞争相互合作的智能体之间所产生的交互智能行为人工生命多agent系统一种，试图将生命系统中一些普遍规律应用到虚拟世界的人工智能体上群组行为(Flo

4、cking)人工生命的一类，研究协同移动技术，例如人工智能体如何在大量的羊群中移动GAMEAI技术简介（6）游戏中涉及的AI技术（续）Robotics让机器在自然环境下交互的工作遗传算法直接模拟生物进化过程，通过随机选择、杂交和突变等对程序、算法或者一系列参数进行操作神经网络模拟动物神经系统功能的机器学习方法通过反复调节系统内部中各个神经元之间的连接参数，使得训练得到的系统在大多数情况下作出优或者近似优的反应GAMEAI技术简介（7）游戏中涉及的AI技术（续）模糊逻辑与传统二值（对-错）逻辑不同，模糊

5、逻辑用实数表示物体隶属于某一类的可能性置信网络提供建立不同现象之间内在因果关系的工具，并利用概率理论处理未知的和不完全的知识对当前状态作出判断，并决定下一步可能的动作以及其带来的后果GAMEAI技术简介（8）GAMEAI技术的分类确定型基于领域固定领域知识，模拟简单的固定行为行为型基于行为模式来模拟智能行为战术型策略模拟RTS（realtimestrategy）其他确定型AI算法确定性算法指预先编入代码当中的可预测的行为从最简单的算法开始例如，系统中有一颗小行星，以某一速度作匀速直线运动，它在任意时刻

6、的位置由下列公式决定：某种程度上，它们是智能的，但是这种智能是确定的，可预测的Tracking/ChasingAI当智能体找到目标后，一心一意向其移动，而不考虑任何其他的因素，例如障碍物、另外的目标等非常机械化在每一帧中，智能体计算其到目标的前进方向，并根据其速度，前进一段距离浙江大学CAD&CG国家重点实验室Tracking/Chasing算法Tracking算法还可以做的更为真实一点，就像红外导弹一样：在每一帧中，智能体仍然首先计算其到目标的前进方向这时，智能体的速度允许发生变化，并根据更新后的速

7、度，计算下一帧的位置速度有一个上限，超过这个上限，智能体的速度将减慢，直到重新加速为止浙江大学CAD&CG国家重点实验室Evading算法与前面的chasing算法基本相同，唯一区别是智能体沿着远离物体的方向移动浙江大学CAD&CG国家重点实验室追逐行为的模拟示例你追我赶GameAI/chasingandavoidingdemo基于行为模式的AI在任一时间点，每一个智能体都按照预先设定的某种模式运动决策系统根据系统当前的状态，为每一个智能体从模式集合中选择适当的模式模式描述了智能体将在下面几帧中所采取

8、的一系列动作特例：scriptedAI，当系统到达某一特定状态（例如，每个回合的结束），系统运行的一段程序（用脚本写），决定系统下一步的动作典型的行为模式基本模式用一段指令定义模式写一个解释器解释这段指令，并用于控制智能体的行为条件逻辑模式更为灵活的控制可以通过条件逻辑选择模式也可以选择本身带有条件逻辑转移的模式编程技巧非常直观Pattern是一列数组数组的每一项定义智能体在该帧的速度（方向＋大小）在模拟过程中，智能体就按照预先设定的参数在每一帧之间运动