深度强化学习的人工智能在游戏中的运用：游戏AI入门及AI优化指南

　　1。天气影响：下雨时，NPC会自己打伞，或奔跑到屋檐下避雨，天气放晴又会自动收起雨伞。

　　2。 互动：撞击NPC可以触发奇遇，与NPC好感度不同所进行交流的内容不同。

　　3。 行为：NPC有自己的活动路线，他们有自己的生活区域。

　　其实在NPC中还有很多其他的内容，更多的天气感应、更多种类的职业配置，工作任务配置等等，都是让游戏内场景显得更鲜活的方式，在AI中实现NPC具体的功能很简单，这里我们分析一下在AI拿到相应的行为前，是如何判定的。

　　NPC行为类型可以为两类：

　　1。外部互动（玩家进行碰撞NPC等）

　　2。系统变化（天气、时间等的变化引发NPC行为变化）

　　而一个NPC的智能行为过程主要分为三步：

　　1。事件触发检测

　　2。触发响应得到候选的可执行行为

　　3。决断出最终行为并通知AI

　　事件触发

　　外部互动行为本身就是一个事件，所以当客户端上传外部事件消息时，直接处理就行了。

　　系统变化是一个值变化事件，例如天气值从原来的1（晴天）变为现在的4（小雨），这时系统特征变化事件被触发。

　　触发响应

　　1。优先级高的行为触发时，将打断当前正在执行的低优先级行为。

　　2。优先级相同的行为触发时，根据设定的行为类型优先级进行判定，如躲雨被撞击，触发外部互动。

　　3。当前帧在触发过程中产生的新的触发，会在下一帧执行，防止循环触发。

　　行为决断

　　通过触发响应，得到了对应的候选可执行行为，此时我们就需要根据当前状态得到最终执行的行为：

　　1。排除与当前正在执行的行为互斥的行为（行为互斥机制）。

　　2。优先挑选可持续的行为。

　　3。进行行为的更新。

　　在这样一套流程下来后，AI就可以拿到NPC相应的Action，而具体需要触发喊话，还是打伞，躲雨等动作，简单的写出行为子图即可。

　　3.2 机器人AI

　　机器人AI，在这里不是指传统Robot的AI，而是指游戏中各种活动需要，而生成的玩家镜像机器人的AI。

　　在制作机器人AI，首先要知道机器人AI设计的主要目标：

　　◆ 模拟玩家进行对战，用于PVP破冰和体验提升。

　　◆ 新手过渡，让玩家体验活动时，培养成就感，避免尚未熟悉游戏导致的挫折流失。

　　◆ 陪伴玩家，用强度合理的AI来陪伴玩家参与活动，减少玩家单人参与的有损体验。

　　那么机器人AI所需要参考的具体内容是哪些呢？

　　如果按照功能点维度，游戏中运用到的机器人战术一般分为三种：

　　◆ 单体战术AI——AI的战斗细节

　　◆ 事件响应AI——AI对于事件的响应

　　◆ 协同战术AI——AI能够互相配合

　　而机器人本身一般需要涵盖以下特性：

　　◆ 流畅性——技能释放与衔接，追击与逃跑等战斗效果。

　　◆ 拟真度——符合常识的PK反馈，让玩家没有违和感。

　　◆ 环境适应——机器人能够适应游戏内不同情境/活动的需要（机器人的广度）。

　　◆ 难度可调——机器人的难度（战斗能力）可调（机器人的深度）。

　　那么你具体的优化方向就可以往三种战术、四种特性上扩展，以《英雄联盟》与《逆水寒》为例：

　　《英雄联盟》[4]

　　单人战术：濒死逃亡，当电脑在较低血量会逃走。

　　事件响应：尾刀响应，玩家残血时，电脑会感知到，并使用全图技能进行攻击；推塔响应：玩家推完一塔后，二塔电脑玩家都会响应前来防守；换线响应，上路机器人来中路补线的时候，原本中单机器人会前往上路。

　　协同战术：Gank行为：电脑帮助其他线玩家进行多打少局部战斗。

（编辑：二游网_173173游戏网）

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