回合制战略游戏的ai算法设计

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1、回合制战略游戏的AI算法设计译自EdWelch《DesigningAIAlgorithmsForTurn-BasedStrategyGames》在动作游戏里由电脑控制的对手总是有着先天的优势：完美的命中率，快如闪电的反应，所以为这类游戏设计AI的挑战在于使其更“人性化”，可以被玩家打败。在回合制战略游戏中，局面却正好相反。速度和命中率已经不再举足轻重了，人类玩家的敏锐和直觉可以轻易地战胜任何AI对手。事实上，要设计出可以打败一名有经验的玩家的AI几乎是不可能的，但毕竟那也不是我们想要的。挑战在于让AI的攻防策略看上去

2、是聪明的，经过考虑的，保持游戏中挑战的同时，让玩家取得最后的胜利。一旦玩家熟悉了AI的战术之后，游戏很快就会变得无聊起来，因此一定程度上的不可预见性还是很必要的。面临的挑战：一款典型的战略游戏分析引用实际的例子是理解AI设计问题最容易的方法。在这里我们来看一款太空战题材的游戏。我们的例子是一款俗称“4X”的游戏。[译注：4X游戏，战略游戏的一种，其主要的四个游戏目的分别是：eXplore（探索），eXpand（扩张），eXploit（掠夺），eXterminate（毁灭）]在这款游戏里，你必须扩张并征服整个星系。每个

3、玩家都拥有战舰以及殖民舰，始于己方行星，能够殖民化适合居住的行星。为其设计AI的最初尝试可能只是一个简单的算法，分派针对各资源（如行星，或舰队）的任务，从最重要的任务开始执行。守卫正在生产的行星具有最高的优先级，因为它们最有价值。第二重要的是守卫没有生产任务的殖民地，接着是进攻敌人的主行星，之后是殖民能居住的行星，再是进攻敌人的舰队，然后修理受损的飞船，最后是探索尚未开垦的领域。总之，我们从最高优先级的任务做起，检查在离我们的行星附近是否有敌人舰队存在。正如你在图片中所看到的，敌方护卫舰X，Y威胁到AI的基地和殖民地

4、。于是，我们找到最近的驱逐舰，分配进攻任务。你可能已经留意到我们的算法在这里的漏洞。如果碰巧，护卫舰Y先行动，距离最近的是驱逐舰A，它会被分派去作攻击。而此时护卫舰X又行动了，剩下能进攻的只有驱逐舰B了，但它离得太远，已经来不及阻止敌方护卫舰X轰炸我们的家园了。很明显，对付护卫舰Y的应该是驱逐舰B，护卫舰X则该留给驱逐舰A。此外，这个简单的算法还会引起其它的问题。来看一下一个更加复杂的场景：在这个场景里，我们的驱逐舰A因为先前的战斗严重损坏。将其再次遣往战场只是徒劳。将其送回主星球修理才是明智之举。于是就只剩下了驱逐

5、舰B和驱逐舰C来保卫殖民地。但驱逐舰C离（敌人）的护卫舰Y太远了，更好的做法是让它轰炸敌人的殖民地，因为距离上非常接近（更别提剩下的燃料消耗同样重要）。与此同时AI全副武装的殖民舰队也会因此从主要的殖民任务中被调回。解决方案：资源分配算法分配记分为了解决以上这些具体的问题，首先我们要设计一个记分系统。每一项任务都会被分配到一个总体的优先级，如下：保卫我们的殖民地：1进攻地方的殖民地：2殖民（其他）星球：3进攻地方舰队：4修理受损舰队：5开拓未开垦的疆域：6每一项任务还有一个优先级的加权值，比如防守任务的加权值基于殖民

6、地的价值。（有着生产任务的殖民地有着极高的加权值。）相似地，修理任务会根据受损程度计算加权值，而殖民任务的加权值则来自于行星的适合居住程度。终于我们要来考虑被舰队的距离了，如下：当前目标：生成的任务靠近殖民地的敌舰：保卫殖民地任务敌舰：进攻敌舰任务敌殖民地：进攻敌殖民地任务可居住的行星：殖民化行星任务受损舰队：修理舰队任务未开垦的领域：开拓任务分配得分=（6–整体优先级+加权值）/所分配舰队的距离因此，在先前的场景中，尽管防守任务拥有较高的优先级，但驱逐舰C离敌方星球实在太近了，所以进攻敌方殖民地的任务得分会更高。此

7、外，因为驱逐舰A严重受损，所以驱逐舰A的修理任务的优先级加权值也会十分高。再加上它离修理站的距离很近，修理任务的得分就会高过防守任务。算法概要整体算法分为4个部分：收集任务（GatheringTasks）AI有一张探测距离之内敌方舰队和行星，以及己方资源的列表。生成其需要完成的任务如下：可能的分配（PossibleAssignments）问题的另一方面在于如果我们分配任务的次序出错的话，那么就无法做到对资源的最优利用。这可以通过分步分配任务来解决。我们使用两个特殊的类：PossibleAssignment（候选任务）

8、和Task（任务）。PossibleAssignment通过一个任务和一个可能的“任务执行者”联系在一起，并记录“分配得分”。Task记录优先级，优先级加权值和任务。让我们来快速地看下我们的类结构，把这些都搞清楚：我们为每个“任务执行者”生成一个PossibleAssignment的组合对象。我们去掉不可能的任务组合。比如一艘未装备的飞船不能执