文章目录

前言
- AI和游戏
- - AI在Gameplay中的模块
- 移动和寻路
- - 移动
  - 到达目的地的判断
  - 寻路
  - 世界表述
- 决策制定
- - 行动列表(Action Lists)
  - 状态机
  - 行为树
  - GOAP
- AI的战术和策略
- - 战术点(Waypoint Tactics)
  - 战术分析(Tactics Analyses)
  - 团队协作(Coordinated Action)

前言

继续抽空学一学公司的课程，最近可真是懒得不行。

AI和游戏

AI，人工智能，这几年很火的概念，简单来说，人工智能就是让计算机能够完成人类/动物的思维。人工智能也许比你想象的更广范，早期人工智能，称为专家系统，就是一种穷举大法，也算是人工智能。
在游戏中，我们也大量使用人工智能，人工智能运用于游戏性提升，游戏内容创作（美术），玩家数据分析。运用人工智能也会带来成本上升，以及有可能带来游玩时的不可控性。由于考虑到成本和收入不匹配，最新的机器学习以及神经网络还没有被运用到商业游戏中。

AI在Gameplay中的模块

由于不能截图，我也只能简单表达一下。

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世界接口 AI获取游戏中的信息

集群AI 计算整个集群的策略单个角色AI 做出决策移动

表现动画/物理

执行管理器

移动和寻路

移动

AI移动方式可以分为：

掌舵移动（Steering Behaviors）：可以理解为AI拥有比较完整的控制器，我们可以像普通玩家控制游戏角色一样控制AI，只需要通过传入输入参数。这种AI移动更真实，更复杂。
坐标移动（Coordinated Behaviors）：Unity navmesh导航系统中，给AI一个坐标他就会自动移动到那个位置。这种基于终点坐标的移动就是坐标移动。
物理模拟（Predicting Physics）：就是使用物理引擎来移动AI。

到达目的地的判断

当然是使用和目的地的位置对比/碰撞检测。但是有时候AI物体的
体积太大，速度太快，或者集群AI数量太多，导致AI物体在目的地附近蠕动，对此我们往往需要做出相应调整。比如按物体大小加权的方式加大目的地检测范围，外围添加一个更大的减速圈。

寻路

寻路往往首先需要我们将场景抽象为一系列空间节点，然后根据寻路算法计算出起点到目的地的路径。游戏中最常见的最短路径算法为迪杰斯特拉/A算法，及其自定义魔改算法。
使用A算法，当运用于大量房间的场景时，可以将每个房间看作一个节点，先找到房间到房间的路径，再在每个房间中单独寻路，能节省不少。

世界表述

前面提到运用寻路算法需要将场景抽象为一个个空间节点。我们有好几种技术去实现。

网格类(Tile Graphs)：先前的A*算法学习笔记中的项目使用的就是网格类，将场景抽象为一个二维/多维网格，网格中的每个节点表示场景中的一个位置。要考虑角色是否能被一个网格容纳，以及当网格空间中的一部分有障碍物时应该如何判定网格性质。
网格类更多运用于战棋类游戏。
狄利克雷域/圆锥域(Dirichlet Domains)：由空间中某个高度的点向下的圆锥投影决定的一块区域，这块区域的大小，形状对于程序来说其实很好定义，但往往需要关卡策划进行实际的配置。特别适合大型网游中的AI寻路。
可视点(Points of Visibility)：将场景中的每个转角点看作节点，通过射线检查判断点与点之间的连接情况。这是一种很直观的世界表述法，有时对于节点我们更愿意选择一个偏移点作为实际移动目的地，因为节点完全靠墙。可视点方法的缺点是往往会生成很多无意义的连接。
导航网格(Navigation Meshes)：这是现在最流行的方式，导航网格有点集大成的感觉，具体方案就是将场景分割为一个个三角形/多边形，类似模型网格的感觉，然后以各个多边形的重心作为一个节点位置。通过记录上一帧物体所在位置，就可以很快得到当前帧物体在网格中的位置。和网格一样，我们需要主要划分的多边形能够容纳角色，由于导航网格是二维的，在三维空间中也需要判断上下。
当然，导航网格实际上要更复杂一些，往往根据项目进行不同优化。

决策制定

决策指定就是定义AI的若干种行为，通过设计的算法计算当前应该执行那个行为。

行动列表(Action Lists)

行动列表通过定义你希望AI进行的若干行为，并让行为按照优先级排序。通过从高到低迭代整个行为列表找到能运行的第一个行动，执行并检查该行动是否需要阻止接下来的操作，如果需要则退出列表，否则继续执行列表中当前行为的下一个行为，直到列表执行完毕或被某个行为阻止下一步的进行。要支持AI对象的多行动同时执行，可以使用枚举将行动分类从而选择性的阻止其他行为的执行。
行动列表特别适合那种非常简单，行为设计的很死的AI对象，比如塔防游戏里的AI敌人。由于太简单，行动列表无法实现复杂的结构和变化的行为。

状态机

定义AI的有限个状态，根据条件在状态间转换。对于游戏编程，状态机非常好用且直观，应用场合也不仅仅局限于AI。状态机的缺点是由于每个状态与其它状态理论上都可以相互转换，所以设计状态机时需要考虑（n-1）^2 种转换，随着状态的增加，状态机会变得难以设计和维护。为了更好的维护，我们往往对状态机进行分层。

行为树

一个树的数据结构，和数据结构一样，有根节点。有复合节点，叶子节点，以及装饰器。节点有三个结果：成功、失败和正在执行。
复合节点定义行为树的执行逻辑，分为选择节点和序列节点，选择节点从左到右依次执行，直到执行到成功的节点就会返回成功，没有返回成功的节点就返回失败。顺序节点则相反，从左到右依次执行，直到执行到失败的节点就会返回失败，没有返回失败的节点就返回成功。叶子节点执行实际要做的行为。装饰器就是对结果进行修改，比如取反什么的。
通俗一点讲，行为树就好比一个人可以做若干件事（选择节点），这些事情有一个轻重缓急（从左到右），他会选择能够完成的最优先的事情做。一个人要做一件事情，这件事情分为若干步骤（序列节点），这些步骤中有一个步骤不能完成整件事就无法完成。比如一个NPC敌人有两个事情要做，一个是巡逻，一个是追击玩家，我们规定：巡逻是它最重要的事情，但是如果玩家出现在视野中，巡逻就无法实现（虽然有点奇怪），它会去看我是否能追击玩家，我们又规定如果玩家在视野内则可以追击，那么NPC敌人的当前行为就是追击玩家。
行为树的复用性好，但是比状态机更难理解，而且由于每一帧遍历整棵树一次，如果行为树的深度大，执行起来就比较慢，而且行为树往往要制作太多小节点。我们可以将状态机和行为树混用，比如在状态机进入某一个状态时执行一个子行为树。

GOAP

现在我们的AI有一个目标和若干行为，我们从所有行为中筛选能达成目标的一系列行为去执行，这就是GOAP。上述的行为和目标会被抽象成图，运用寻路算法(据说叫IDA*)来获取行为路径，这被称为Planner。
GOAP的决策灵活，但是稳定性欠佳，因为AI对象的行为不可预测。模拟人生就使用了这种方案。

AI的战术和策略

战术点(Waypoint Tactics)

路径点(Waypoint)就是游戏关卡中的一个位置。这个位置定义一个战术。比如LOL的草丛，AI会蹲进去埋伏。

战术分析(Tactics Analyses)

通过势力图(Influence Masp)，也就是一个定义了游戏区域中的控制区域、影响区域的图，让AI分析出战术。比如有一队AI马润要抢滩登陆，我们提前做好了海岸的敌人势力图，比如机枪碉堡的位置和射击范围，敌人士兵的分布位置和巡逻路线，甚至敌方士兵的作战能力，考虑上述要素形成的势力图。AI马润就可以根据势力图以最小的代价策划进攻路径。或者LOL队友在地图的某个地方和敌人打起来了，要让AI去参团，等等。
我们还可以加入地形分析，比如在RPG游戏中，射手站在高地攻击范围更远，伤害更高，也可以影响AI的战术分析。
势力图是相当有用的，但是往往会造成更多消耗，往往需要一些优化。

团队协作(Coordinated Action)

AI往往还有考虑和团队的协调，比如简单的，一对AI要一起走到一个地方，走的快的AI等走得慢的队友跟上自己。或者RPG游戏中让战士在前排承担伤害，射手和法师在后排输出。这些都需要团队的AI算法来实现。

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