मेरा सुझाव है कि आप इन प्रकार के व्यवहार का अनुकरण करने के लिए स्टीयरिंग व्यवहार का उपयोग करें । इस पेज को इस तरह से लागू किए गए व्यापक व्यवहार के उदाहरण के लिए देखें ।
मूल विचार यह है कि आप केवल अपने गुणों और शिकारियों की स्थिति और वेग वैक्टर जैसे सरल गुणों पर विचार करें ताकि इन गुणों के रैखिक समय में वांछित परिवर्तन की गणना की जा सके। यह उत्तरदायी अभी तक यथार्थवादी व्यवहार में परिणाम है।
हालांकि, यह अन्य कारकों को ध्यान में नहीं रखने की कीमत पर आता है, जैसे अधिक उच्च-स्तरीय लक्ष्य (उदाहरण के लिए पावर-अप की स्थिति) या स्थिर बाधाओं की स्थिति, जैसा कि आप पाथफाइंडिंग में करेंगे। उदाहरण के लिए, स्टीयरिंग बिहेवियर एप्रोच के संयोजन के द्वारा इन पर ध्यान दिया जा सकता है, उदाहरण के लिए, संभावित क्षेत्र ( एक वास्तविक समय रणनीति गेम परिदृश्य (ट्यूटोरियल) में संभावित फ़ील्ड का उपयोग करके ) या पाथफाइंडिंग (जैसे कॉरिडोर मैप विधि )। उत्तरार्द्ध के मामले में आप अपडेट फ़्रीक्वेंसी को कम करना चाहते हैं (और स्टीयरिंग बिहेवियर पर भरोसा करें क्योंकि इससे होने वाली किसी भी त्रुटि की भरपाई हो सकती है) या आंशिक रूप से पुनरावृत्ति करना, संभवतः एक अधिक पदानुक्रमित दृष्टिकोण के साथ संयुक्त (जैसे निकट-इष्टतम पदानुक्रमित पाथफाइंडिंग) (एचपीए *) ।
यदि आप अधिक विशिष्ट उत्तर चाहते हैं, तो अपनी समस्या के बारे में अधिक जानकारी के साथ अपने प्रश्न में सुधार करें। उदाहरण के लिए, यह वर्णन करने पर विचार करें कि आपका गेम किस बारे में है और हम जिस एनपीसी की संख्या के बारे में बात कर रहे हैं।