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

　　2.putNewAction，有的怪物AI会把不同血量怪物掌握的不同技能再写一遍，这样的作法十分冗余，也让AI逻辑不利于阅读，利用插入优先行为的形式，在技能达到触发条件时，插入到怪物的技能列表里，让整个怪物逻辑更加清晰。

　　3.SkillFlag，起到的是保护作用，设置这样一个参数，是为了当新技能不会被重复加入，第一次加入技能后，该参数自动变化，后面不会再插入该技能。

　　当然，在怪物 AI的子图中还有很多小细节需要注意，但篇幅有限，仅先展开到这里。

　　四、深度强化学习的人工智能在游戏中的运用。

　　这一部分仅仅作为简单的分享，本人也并没有制作深度强化学习人工智能的能力，在与该类AI合作的过程中，能够知道现在这类理论AI在游戏中能运用到什么水平。

　　4.1 深度学习的应用场景

　　深度学习机器人需学习、调整3个月左右（参照简单RPG角色，时间受角色信息、样本数量、场地因素等等多方面限制），能够达到单人优秀玩家的水平。

　　如果想见识AI能达到的水平，可以参考逆水寒的流派挑战

　　至于简单的多人合作也可以做到，但是复杂场景中理论AI的运用会受到很高的局限性。

　　所以AI在游戏中以Lua行为树的形式存在应该还要很久，当然你也可以采用理论AI配合脚本AI的形式，所有玩法形式都由脚本控制，载入战斗状态时调用理论AI即可。

　　来源：知乎专栏

（编辑：二游网_173173游戏网）

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