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Games104现代游戏引擎入门-lecture17游戏引擎的Gameplay玩法系统基础_Advanced AI

news 来源：原创 2024/5/18 23:28:39

1 Hierachical Tasks Network

层次任务网络：从任务目标出发的

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核心思想:定个计划，若干个完成的子任务。
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1 HTN框架

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2 HTN Task Type

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1 Primitive Task原子任务

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2 复合任务

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很方便构建自己的思维的行为树 。
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3 HTN Domain

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HTN：可以和一般人进行沟通，行为树比骄傲麻烦
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4 Planning

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最后形成的是原子任务
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Replan是非常重要的。
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5 总结

不好的地方:无法预测，任务可能失败。
对于设计师是有竞争的。
计划长 过于缜密，会有问题。
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2 Goal oritented Action Planning

规划：
目标导向行为规划
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1 结构：

目标：在htn中没有显示的显示出来
但是在GOAP中是写的很清楚的。
是规划问题，不是计划问题。
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2 Goal set

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3 Goal selection

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4 Action set

增加了额外的cost。
所有的动态规划问题都要考虑cost。在这里插入图片描述

倒着去计划我的goal state。很像人类倒叙的思考方法。
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5 planning

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规划出一条路径，最后让unstatisfied states栈清空。

动态规划是一个np问题。

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根据我的目标，展开成一个巨大的图，寻找一个最短路径。使用A*算法
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6 总结

第一次将目标和行为分开来。AI的行为很精彩。
缺点:计算量大；游戏的状态表达成定量的表达。

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3 蒙特卡洛树搜索（MCTS）

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1 蒙特卡洛方法

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2 MCTS

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抽象为数学模型:

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3 模拟

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反向推导：

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迭代：

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4 Selection

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开发，探索。
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UCB

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C----小，就保守点。
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LCB

C的设置就是调了。

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5 总结

对于复杂游戏很难定义赢还是输，不一定可以适合所有的游戏。
输出是非常明确的，MTCS是很符合的，否则不能只用MCTS。

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4 deeplearning

1 Mechine learning Basic

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1 监督学习

核心基础是分类器。这个需要大量的数据，
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2 无监督学习

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3 半监督学习

半监督学习。
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4 强化学习

没有监督者，没有人告诉你是对的，还是错的，做对了有奖励，做错了有惩罚。

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1 马尔可夫

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Policy：黑箱，

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2 machine learning in game AI

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游戏的状态
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时间状态的描述；

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3 训练策略

用监督学习训练相对可以的网络，选择什么样的数据集去训练呢
选择比较优秀的玩家的数据。

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然后强化学习：
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最怕做到局部最优解，而不是全局最优解。

5 问题

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目前在cpu上。
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6 视频

上：
https://www.bilibili.com/video/BV1iG4y1i78Q/?spm_id_from=333.788
下：
https://www.bilibili.com/video/BV1ja411U7zK/?spm_id_from=333.788&vd_source=5c9c50b5a07b211beafdf65d7cc7f8c8

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