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

上一篇我们讲到了AI架构之一的行为树,本篇文章和下一篇文章我们将对行为树进行优化,在本篇文章中我们讲到的是内存优化 问题 上一篇中我们设计的行为树由于直接采用new进行动态内存分配,没有自己进行管理.因此行为树各节点的存储位置会散布在内存空间的各处,行为树在不同节点中切换时会导致Cache频繁失效. 通过内存管理改变行为树节点的内存分布,可以显著提高行为树的内存性能. 解决办法 我们可以在BehaviorTree中引入一组内存分配的API来保证各节点尽量分配在连续的内存上,代码如下 Behavi

上一篇我们讲到了关于行为树的内存优化,这一篇我们将讲述行为树的另一种优化方法--基于事件的行为树. 问题 在之前的行为树中,我们每帧都要从根节点开始遍历行为树,而目的仅仅是为了得到最近激活的节点,既然如此,为什么我们不单独维护一个保存这些行为的列表,以方便快速访问呢.我们可以把这个列表叫做调度器,用来保存已经激活的行为,并在必要时更新他们. 解决办法 我们不再每帧都从根节点去遍历行为树,而是维护一个调度器负责保存已激活的节点,当正在执行的行为终止时,由其父节点决定接下来的行为. 监察函数 为了实

Behavior Tree 行为树通过子Task的返回值决定整棵树的走向 Task 行为树上的每个节点都称为一个Task, 每个Task存在三种状态, success, failure, running.其中running是临时状态,仅叶子节点才能返回running状态,running结束后也要返回success或者failure. Task的种类: Composite Behaivor(Action, Conditional) Decorator Composite 组合节点,可以组合其他任意

引言 好久没有写博客了,这半年在游戏公司工作,过得比较充实,每天不是add feature就是debug,所以忽视了写博客.今天发一篇关于AI博客. 主要是最近看了一些关于"The Last Of Us"(美国末日Only Play Station)的AI设计文档,并结合一些自己实际项目的心得,分享一些这方面的经验. 进入正题之前,我要呼吁一下,能不能给游戏开发建立一个网站博文分类. 分层次的状态机 关于游戏方面的AI,行为树和状态机,模糊逻辑,机器学习,导航网格,博弈一般是重点话题.

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

——————————————————————— 谈到游戏AI,很明显智能体拥有的知识条目越多,便显得更智能,但维护庞大数量的知识条目是个噩梦:使用有限状态机(FSM),分层有限状态机(HFSM),决策树(Decision Tree)来实现游戏AI总有那么些不顺意. 试试Next-Gen AI的行为树(Behavior Tree)吧. 虽说Next-Gen AI,但距其原型提出已有约10年时间,而微软Halo系列估计已用了超过8年了,Spore和一些著名游戏也早已使用行为树作为它们的AI结构.如从

by AKara 2010-12-09 @ http://blog.csdn.net/akara @ akarachen(at)gmail.com @weibo.com/akaras 谈到游戏AI,很明显智能体拥有的知识条目越多,便显得更智能,但维护庞大数量的知识条目是个噩梦:使用有限状态机(FSM),分层有限状态机(HFSM),决策树(Decision Tree)来实现游戏AI总有那么些不顺意. 试试Next-Gen AI的 行为树(Behavior Tree) 吧. 虽说Next-Gen A

我们都知道现在AI(由人工制造出来的系统所表现出来的模拟人类的智能活动)非常的火,可以说是家喻户晓.当然,在游戏中,AI也是到处可以找到的,对于AI,我们应该关注的问题是如何让游戏角色能够向人或动物那样“感知”.“思考”和“行动”,让游戏中的角色看上去具有真实的人或动物的反应. 实际上,对于游戏中的AI角色,可以认为它们一直处于感知(SENSE)->思考(think)->行动(Act)的循环中. 感知:是AI角色与游戏世界的接口,负责在游戏过程中不断感知周围的环境,读取游戏的状态和数据,为思考

在设计一款游戏的时候,如果我们是玩家,是希望自己能够操作角色畅玩游戏的.在一款MMORPG游戏中,大部分的实际游戏角色,是需要玩家来操作的,通过在游戏大世界相互完成游戏中的任务等等来体验游戏.在大世界交互场景中,不可避免的会有怪物的存在,也会有NPC,某些策划布置的场景角色怪物等等.同时,在常见的MMORPG游戏中,自动战斗是不可避免的一个功能.这些表面的角色或者功能的背后,其实就是游戏的AI机制. 说到游戏的AI,和现在比较流行的人工智能有一定的区别.现在的人工智能是全面的AI,包含数据收集,

回到 Animator深入系列总目录 本篇不讲解所有的面板功能,只是针对一些非常用功能进行介绍. 1.状态 1.1状态简介 简单的不做介绍了,需要特别注意: 1.Paramter勾选后可以指定参数控制具体属性 2.Write Defaults勾选后用默认动画剪辑属性覆盖到状态上 3.Foot IK 勾选上之后会有一个脚部IK修正,有一次角色跑动不自然,当我勾选上就好了. 至于斜坡地形的脚步自适配,这个好像不是很好用 1.1子状态 右键即可添加子状态,子状态中可以放入若干状态,一般都会用到. 这里

题目链接:hdu 4521 本是 dp 的变形,却能用线段树,感觉好强大. 由于 n 有 10^5,用普通的 dp,算法时间复杂度为 O(n2),肯定会超时.所以用线段树进行优化.线段树维护的是区间内包含某点的最大满足条件的长度,叶子节点以该元素结尾,最长长度.至于相邻两项隔 d 个位置,求 dp[i] 时,我们只把 dp[i - d - 1] 更新至线段树中,然后在这颗线段树中找最大的个数. 具体来说,就是把序列 S 的值 Ai 作为线段树叶子下标,以 Ai 结尾的 LIS 长度(即经典算法里

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AI 部分总述     AI在做出决策前经过三个不同的步骤.首先,他找到所有规则允许的棋步(通常在开局时会有20-30种,随后会降低到几种).其次,它生成一个棋步树用来随后决定最佳决策.虽然树的大小随深度指数增长,但是树的深度可以是任意的.假设每次决策有平均20个可选的棋步,那深度为1对应20棋步,深度为2对应400棋步,深度为3对应8000棋步.最后,它遍历这个树,采取x步后结果最佳的那个棋步,x是我们选择的树的深度.后面的文章为了简单起见,我会假设树深为2. 生成棋步树 棋步树是这个AI的核

8. 寻路网格体和Gameplay调试器 为了及时识别出AI系统中的导航问题,UE4提供了一个工具用来解决这类问题,它叫Gameplay调试器.打开项目设置,在左侧找到"引擎",然后找到"Gameplay debugger".查看"输入分段",检查激活键有没有绑定.记住绑定的键盘键,然后播放游戏,通过快捷键打开"Gameplay debugger",然后看向AI所在的位置,在屏幕上会出现许多信息并在不断更新.按"sh

http://gamealgorithms.net 第1章 游戏编程概述 (已看) 第2章 2D图形 (已看) 第3章 游戏中的线性代数 (已看) 第4章 3D图形 (已看) 第5章 游戏输入 (已看) 第6章 声音 (已看) 第7章 物理 (已看) 第8章 摄像机 (已看) 第9章 人工智能 (已看) 第10章 用户界面 (已看) 第11章 脚本语言和数据格式 (已看) 第12章 网络游戏 (已看) 第13章 游戏示例:横向滚屏者(iOS) 第14章 游戏示例:塔防(PC/Mac) 第1章 游

由于目前在使用UE4引擎,多少也有一些心得,比如在日常使用中会遇到一些问题.坑(潜规则)或者一些使用技巧等.本人决定开一个大坑,主要有两个目的:一是可以自己做个记录,二是可以给大家提供一些参考吧.主要包括两部分,第一部分主要是UE4的使用,这里面应该主要是我平常开发中遇到的问题,或者一些技巧等.第二部分主要是对UE4引擎部分源码或者架构的解读,当然这部分比较难写,因为它的代码量实在是太多,很难在较短的时间内吃透一个比较大的模块,但是我尽量会输出一些对大家有用的东西.当然这个系列不保证更新频率,一

题意:n个数 a1...an,q组询问,每组询问给定 l,r,输出 [ l, r ] 有多少不同的数 ( n ≤30000, q ≤200000, ai ≤ 106 ) 离线 + 树状数组维护 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; ; int n, a[MAXN], start[MAXN], nex[MAXN], q, t[MAXN], an[MAXN], k[MAXN]; pair<int, int> Q[MAXN]; temp