AI逻辑实现-选择行为树还是状态机? 关注AI的朋友可能会看过赖勇浩翻译的<有限状态机时代终结的10大理由> ,里面谈到了状态机的诸多弊端.同时在ppt(附上下载地址)中述说了行为树的诸多优点,这里就不在赘述了.更多得是想总结一下自己玩了一阵子行为树后的一些实践体会. 个人体会: 状态机来实现AI更符合我们思维的朴素表达,我想任何一个有经验的coder都能直观得去写一个自己的AI状态机.它用于一些简单的ai其实是没有大问题的,(搜索敌人,靠近,攻击,死亡)用状态机其实更加便捷.但是面对一些复杂…

孙广东 2014.6.30 AI. 我们的第一印象可能是机器人,如今主要说在游戏中的应用. 现代的计算机游戏中已经大量融入了AI元素,平时我们进行游戏时产生的交互都是由AI来完毕的.比方在RPG游戏中出现的NPC,实际上就是一个AI的载体.它们有着最常规,以及特定情景的推断能力与数据处理能力.推断.也称为分析. 大量的分析,即逻辑.逻辑,即AI. 最形象的样例应该是游戏中具有攻击能力的怪物,当它们看到玩家时(或者被玩家攻击)的情况下,怪物可能会在指定范围或者指定时间段内尾随玩家并试图反击. 但当…

AI.我们的第一印象可能是机器人,现在主要说在游戏中的应用.关于AI的相关文章我们在前面也提到过,详细请戳这现代的计算机游戏中已经大量融入了AI元素,平时我们进行游戏时产生的交互都是由AI来完成的.比如在RPG游戏中出现的NPC,实际上就是一个AI的载体,它们有着最常规,以及特定情景的判断能力与数据处理能力.判断,也称为分析.大量的分析,即逻辑.逻辑,即AI. 最形象的例子应该是游戏中具有攻击能力的怪物,当它们看到玩家时(或者被玩家攻击)的情况下,怪物可能会在指定范围或者指定时间段内跟随玩家并试…

http://blog.csdn.net/kenkao/article/details/6099966 http://www.aisharing.com/archives/99 http://www.uml.org.cn/oobject/201310291.asp http://www.aisharing.com/archives/280 \http://www.cnblogs.com/cnas3/archive/2011/08/14/2138445.html http://blog.csdn.…

人工智能(AI)中往往都会有这么一个问题,那就是我要做什么?我该怎么做?我需要什么?所以这里所谓的智能就是赋予AI对象的判断力,以及它根据判断得到的相应反应.就好比,你去商店买东西,钱够别人才卖给你,不够不可能卖你,这里就会触发了两种结果,如果你要强买的话,那么店员就可能产生相应的措施了.其实这里的店员,就相当于我们所谓的人工智能,不过店员的反应和动作是根据他自身思考产生的,人工智能也有这个思考的过程,只不过比店员想的少很多.这个思考的过程,也就是逻辑设定与处理的过程,那么什么又是状态结点呢?…

逻辑回归 参考链接 https://zhuanlan.zhihu.com/p/44591359…

1. 目的:根据人口普查数据来预测收入(预测每个个体年收入是否超过$50,000) 2. 数据来源:1994年美国人口普查数据,数据中共含31978个观测值,每个观测值代表一个个体 3. 变量介绍: (1)age: 年龄(以年表示) (2)workclass: 工作类别/性质 (e.g., 国家机关工作人员.当地政府工作人员.无收入人员等) (3)education: 受教育水平 (e.g., 小学.初中.高中.本科.硕士.博士等) (4)maritalstatus: 婚姻状态(e.g., 未婚…

目录 有限状态机 行为树 控制节点 条件节点 行为节点 装饰节点 总结 额外/细节/优化 游戏AI的决策部分是比较重要的部分,游戏程序的老前辈们留下了两种经过考验的用于AI决策的结构: 有限状态机 行为树 在以前,游戏AI的实现基本都是有限状态机, 随着游戏的进步,游戏AI的复杂性要求越来越高,传统的有限状态机实现很难维护越来越复杂的AI需求. 现代游戏AI都比较偏向采用行为树作为决策结构. 有限状态机 有限状态机的一般实现是将每个状态写成类,再用一个载体(也就是所谓的状态机)管理这些状态的切换…

https://www.cnblogs.com/zhanlang96/p/4793511.html 人工智能遵循着:感知->思考->行动决策方法:有限状态机(Finite-State Machines),分层状态机(Hierarchical Finite-State Machines),行为树(Behavior Trees),效用系统(Utility Systems),目标导向型行动计划(Goal-Oriented Action  Planners),分层任务网络(Hierarchical T…

13.行为树原理 AI最重要的环节就是行为树.我们将解释什么是行为树.为何它如此重要,以及构建行为树需要哪些元素. 借助行为树,我们可以轻松控制并显示AI的决策制定过程.行为树是一种将AI在场景中的决策制定模型进行可视化的方法.通过观察行为树的可视化结构,我们可以清晰地了解行为树的执行方式和执行顺序,而不必了解每个节点的具体工作方式.行为树的执行顺序由行为树中各个节点的位置决定. 任务和合成可用于控制AI如何做出反应以及如何执行行为.任务节点:任务是行为树中的一种节点,它们下面无法再添加其他节点…