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言歸正傳，所謂的人工智慧，也就是大家常說的ai（artificial intelligence）。一說到ai可能就會讓人覺得比較深奧，其實也就是非玩家角色思考和行為的綜合。比如，在什麼樣的條件下，觸發什麼樣的行為。
其實我們在遊戲開發中的ai要比學術理論中的ai簡單很多，甚至有些行為不需要ai也能體現。比如使用劇情對話體現非玩家角色的想法。
那麼ai 都涉及到哪些東西呢？
控制器我理解的控制器，就是非玩家角色的大腦，是用來思考事情的。例如通過執行決策樹，得到乙個有效的行為。使用不一樣的控制器就會有不一樣的思考方式。比如玩家的控制器就是根據按鍵操作觸發不同的行為。阿貓，阿狗的可能又不一樣了。
感知器獲得周圍環境的情況，不如距離誰有多遠，自身生命值多少，玩家生命值多少，等等。
反應也就是控制器執行決策樹後產生的有效行為。比如跳躍，跑，各種攻擊，防禦等等。
決策樹我理解為思考時的思路，比如應該在什麼樣的條件下執行什麼樣的反應。比如當我的血量低於百分之30的時候我要逃跑。具體案例體現在我的遊戲《星際迷航》的第乙個boss身上。
記憶就是非玩家角色可以通過儲存資料，供控制器執行的時候使用，以提高非玩家角色的智商。
學習這個能力太牛逼了。實現起來也比較複雜，需要大量的資料和計算量為依託，而且在遊戲開發中也並不一定實用。因此我也沒用過。
首先還是要定義好行為列舉，通過狀態機，不同的行為實現不同的邏輯。
定義感知器特徵
不同的遊戲感知的特徵肯定是不一樣的，根據遊戲需求而定
實現感知類
定義決策樹
export default class decisiontree
setperception(perception: perception)
getperception(obj, perceptiontype: perceptiontype, value: number)
//開始思考
action(obj: roleview, decisionid: number) else
this.judge(obj, type, id)
}else
return flag;
}//判定感知條件
private judge(obj: roleview, type: thinktype, param: number) else }}
}// 50 30 20 : 80 根據概率選擇行為
private dologic(obj: roleview, param: number) }}
}}
export default class enemycontroller extends gamecontroller
getperception(obj, perceptiontype: perceptiontype, value: number)
action(obj: roleview, decisionid: number)
}
定義思考函式
think()在動作執行結束後，如果非玩家角色沒有死亡，就會執行一次。然後再決策樹中呼叫非玩家角色的設定行為的方法。
至此 ，就執行了一次ai的完整流程。從**中我們可以看到，控制器是通過配置表資料執行操作的，接下來我們看配置表部分。
首先資料表是二維的，我們要通過二維表模擬了樹形結構。判定條件就是感知特徵的列舉值，判定引數是留給感知器使用的引數，如果不需要可以不填，中文部分可以僅用於注釋，並不會匯出，判定條件成立或者不成立的時候都會用0和1來決定是繼續判定還是處理行為選擇。如果是0 後一列的資料會填寫下乙個節點的id，也就是繼續思考，如果是1，表示可以執行對應的處理。 此時，後邊的列裡邊我是存放了行為列舉值和對應的概率。因為並不是所有行為都是百分之百執行的。將這個表匯出之後提供給控制器使用就可以了。
資料表的索引方式
對於簡單的ai，可以乙個敵人對應乙個決策樹id；對於複雜的ai，可以乙個敵人的乙個動作對應乙個決策樹ai。所以這裡丟擲了乙個問題，就是手動填寫這樣的表，維護成本也比較高了，所以這裡對於複雜的ai需求，建議自己開發個小工具，這樣用起來不易出錯，且容易維護。
以上就是我個人對遊戲開發中ai的理解，當然我是拜讀了《遊戲人工智慧——計算機遊戲中的人工智慧》這本書的。好像此書已經絕版了。希望放出來對熱衷於遊戲開發的小夥伴們有所幫助。
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先抱怨下windows 64bit下的交叉編譯簡直折磨死人，倒騰了幾天之後決定還是切到linux下算了。虛擬機器雖然不給力，但是好歹能看出來優化後的結果。本文沒什麼講的，只是將上文說到的掃雷機的進化過程中耗時最長的函式用c重新寫一遍後比較下執行速度，廢話不多說，直接貼 看結果。原來判斷兩條直線ab和...
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