मैं जटिल AI प्रबंधनीय कैसे बनाऊं? [बन्द है]


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अतीत में, मैंने एआई व्यवहार को नियंत्रित करने के लिए परिमित राज्य मशीनों (FSMs) और पदानुक्रमित FSMs जैसी सरल प्रणालियों का उपयोग किया है। यह पैटर्न बहुत जल्दी या किसी भी जटिल प्रणाली से अलग हो जाता है।

मैंने व्यवहार वृक्षों के बारे में सुना है । वे अगले स्पष्ट कदम की तरह लग रहे हैं, लेकिन मैंने एक कार्य कार्यान्वयन नहीं देखा है या वास्तव में अभी तक इसकी कोशिश नहीं की है।

क्या अन्य पैटर्न जटिल एआई व्यवहार को प्रबंधनीय बना सकते हैं?


मैंने यह भी सुना कि राज्य मशीनों का प्रबंधन करने के कई तरीके हैं
जोकून

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यह एक बहुत अस्पष्ट सवाल है। "जटिल" एआई के प्रबंधन के लिए कई तकनीकें हैं लेकिन किसी भी स्थिति के लिए सबसे अच्छा एक और स्थिति से अलग हो सकता है। मैंने व्यवहार जटिल एक्शन लिस्ट के अलावा कुछ भी नहीं, लेकिन उस समाधान को एक आरटीएस के लिए काम नहीं करने के लिए काफी जटिल एआई लागू किया है; मैंने आरटीएस खेलों में जिन तकनीकों का उपयोग किया है, वे अविश्वसनीय रूप से जटिल थे फिर भी सुरुचिपूर्ण हैं, हालांकि वे किसी भी अन्य प्रकार के खेल में सभी बेकार हैं। यदि आपको कुछ विशिष्ट प्रकार के खेल या AI मिल गए हैं, तो आपको अधिक प्रासंगिक और व्यावहारिक उत्तर मिल सकते हैं यदि आप बताते हैं कि सामने क्या है।
सीन मिडिलिचविच

जवाबों:


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व्यवहार पेड़ AI का प्रबंधन करने के लिए एक बहुत अच्छा तरीका है, और ऐ गेम देव उनके बारे में जानने के लिए सबसे अच्छी जगह है! कोडप्लेक्स, या एआईजीडी के स्वयं के सैंडबॉक्स इंजन कार्यान्वयन जैसी जगहों पर भी बहुत सारे उदाहरण कार्यान्वयन हैं (जो सराहनीय रूप से काफी जटिल हैं और उनका पालन करना कठिन हो सकता है)।

पिछले साल खेल एअर इंडिया में संगम योजनाकारों के बारे में बहुत उत्साह था , लेकिन इस साल बहुत दूर चला गया था। सबसे अच्छा टिप बस शुरू करने के लिए लग रहा था। काम के पूरे 20% आप 80% पाने के लिए वहाँ बात करने के लिए ज्यादातर मामलों में सच पकड़ लगता है


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मुझे लगता है कि मुझे लगता है कि यह समझना महत्वपूर्ण है कि कोई एजेंट यह कैसे करना चाहता है। लक्ष्य-उन्मुख एक्शन प्लानर्स इसे अच्छी तरह से करते हैं, लेकिन अन्य समाधान भी हैं। यह आपको एजेंटों के निर्माण के लिए बहुत लचीलापन देता है क्योंकि आप लक्ष्यों की एक बाल्टी और कार्यों की एक बाल्टी से चुन सकते हैं और चुन सकते हैं।

व्यवहार के पेड़ पूरे समाधान को घेरने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं - निर्णय लेने के साथ-साथ कार्य - और जैसे कि बनाए रखना मुश्किल हो सकता है।


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एक तकनीक जिसे आपको किसी भी मामले में परिचित होना चाहिए, वह है कार्रवाई सूची दृष्टिकोण। सबसे सरल स्तर पर, यह केवल एक्शन ऑब्जेक्ट्स की एक सूची है, जिसमें प्रत्येक एक्शन ऑब्जेक्ट का अपडेट () पद्धति है जिसे प्रत्येक फ्रेम कहा जाता है। आप इस पर त्वरित रूप से विस्तार कर सकते हैं, ताकि अवरुद्ध क्रियाओं, क्रियाओं के कई लेन, बाल समूहों, आदि की अनुमति दी जा सके। बस एक उच्च-स्तरीय FSM के साथ आप जो कुछ भी बना सकते हैं, वह एक क्रिया के साथ अधिक मॉड्यूलर, लचीले और डीबगेबल फैशन में लागू किया जा सकता है। व्यवहार क्रियाओं का उपयोग करते हुए सूची।

अपने सभी पात्रों को एनीमेशन, पथ खोजने और अन्य विविध "सामान" के प्रबंधन के लिए एक उपयोगी तकनीक होने के अलावा, यह व्यवहार क्रियाओं का निर्माण करके प्राथमिकता-आधारित निर्णय लेने की प्रणाली को लागू करने के लिए तुच्छ बनाता है।

इस स्लाइड डेक में उन्हें कैसे उपयोग किया जा सकता है, इसके बारे में कुछ नोट: http://sonargame.com/2011/11/01/new-game-slides/

बहुत यकीन है कि एआई प्रोग्रामिंग बुद्धि श्रृंखला में इसके बारे में लेख भी हैं।

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