设计面向游戏的人工智能（三）：战术和战略人工智能 (AI)
文 / Donald Kehoe
上次談到游戲主角(智能代理，簡稱 IA)時，他們已經(jīng)能夠觀察周圍情況并能夠判斷前進方向。在本文中，我將向大家介紹如何提高代理的智能級別。代理現(xiàn)已能夠處理即時情況?，F(xiàn)在，大家正在努力實現(xiàn)人工智能。人工智能具有豐富功能，能夠處理各種工作。
戰(zhàn)術(shù)人工智能
戰(zhàn)術(shù)人工智能的作用是協(xié)調(diào)游戲中智能代理組的工作。這種人工智能的實施對許多類型的游戲都至關(guān)重要。戰(zhàn)術(shù)第一人稱射擊 (FPS) 游戲中的小隊以及實時戰(zhàn)略游戲中的單元組都使用戰(zhàn)術(shù)方法。小組更加高效，因為組員能夠相互支持，作為一個整體開展行動，一起獲取和分享信息。
戰(zhàn)術(shù)人工智能的概念以小組動力為基礎(chǔ)，需要游戲跟蹤不同的實體小組。每個小組需要與單個成員分開進行更新。您需要使用專用的更新模塊實施更新，該模塊能夠跟蹤不同的小組及其目標和組成。然而，這種方法需要為引擎開發(fā)一個單獨的系統(tǒng)，因此我更喜好使用組長方法 (group captain method)。
您可為單個小組分配空軍上校的角色。小組中的每個其他成員都需要聽從組長指揮，根據(jù)組長的命令采取相應(yīng)行動。組長全面負責實施整個小組的戰(zhàn)術(shù)人工智能計算。
小組移動： 路徑查找
實體移動是一個實施區(qū)域，可通過小組動力進行改進。智能代理用作一個單元可提升移動的效率和逼真度。
路徑查找較為耗時，即使使用預(yù)計算的路徑圖和多線程人工智能進行加速也無效。小組動力可大幅減輕路徑查找系統(tǒng)的壓力。
當單元小組獲得了行動目標(通過玩家或人工智能指令)，最接近目標的單元被設(shè)置為組長，所有其他成員都需要跟隨組長。當組長被替換時，它需要查詢路徑系統(tǒng)。借助路徑信息，組長可以達到目標。小組中的所有其他單元只需要跟隨組長，無論組長要去哪里。
小組移動：陣型
由于小組作為一個集體采取行動，因此您能夠成功減輕路徑系統(tǒng)的負載。遺憾的是，各單元的行動方式較為松散，缺乏組織性。輸入陣型。借助陣型，小組能夠以規(guī)則的圖案開展行動，如方陣(歷史模擬)或三角形(Codemaster《霸王(Overlord*)》中的士兵開展行動的方式，如圖 1 所示)。
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圖 1. 在《霸王》中，士兵(紅色著裝者)在聽到玩家(身披盔甲者)的命令之后會以編隊形式集體行動。
編隊的設(shè)置非常簡單，而且是對組長概念的延伸。在編隊中，每個成員都有一個不可或缺的特定角色。編隊組建完成后，每個成員都有特定站位，就像單個成員被指定為組長一樣。編隊中每個成員的站位都需要與其他成員保持相對距離。
讓我們以《霸王》中的士兵為例。他們以金字塔編隊開展行動。在圖 2 中，組長“C”只需按照路徑行動。成員 1 將在目標成員“C”的后方偏左位置以設(shè)定速度行進，成員 2 需與成員 1 保持一致。成員 3 完全以成員 1 而非組長為行動導(dǎo)向。小組中的每位成員都需要以這種編隊方式開展行動。
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小組戰(zhàn)術(shù)
戰(zhàn)術(shù)不僅僅指以編隊形式行進，而且注重團隊并肩作戰(zhàn)。組長負責團隊的規(guī)劃和協(xié)調(diào)工作。畢竟，保護小組成員的生命是指揮官的職責所在。
小組戰(zhàn)術(shù)的實施需使用以往文章探討的系統(tǒng)，如基于規(guī)則的系統(tǒng)或有限狀態(tài)機 (FSM)。下面列舉一些有關(guān)典型小組行動的示例(見圖 3)：
治療支持。有些游戲具有醫(yī)療兵或牧師等治療支持角色，例如，游戲中的醫(yī)療兵需要了解小組成員的健康水平。組長可根據(jù)相關(guān)信息安排戰(zhàn)斗。例如，組長可命令醫(yī)療兵守護在可能受到火力攻擊的組員附近。
偵察。在《深入敵后：雷神戰(zhàn)爭 (Enemy Territory: Quake Wars)》*等游戲中，買二手QQ相關(guān)角色可為其他組員提供偵察服務(wù)。在這款游戲中，偵察兵可以部署雷達以提供有關(guān)敵軍行動的信息。即使沒有雷達，任何被戰(zhàn)斗人員發(fā)現(xiàn)的敵人將被添加到整個團隊中的小組雷達。如欲接近未覆蓋的區(qū)域，可派遣人員潛入未知區(qū)域偵察敵方陣地。經(jīng)過喬裝打扮的任何偵察兵可輕松完成這一任務(wù)。
掩護火力。當某區(qū)域受到周全防御時，支持人員可以提供掩護火力，集中攻擊敵人防御部隊，盡可能延長與他們的交戰(zhàn)時間，以便到達攻擊目標。
犧牲。當敵方攻擊火力異常密集且人員犧牲不可避免，應(yīng)考慮組織敢死隊。負責關(guān)鍵任務(wù)的小組成員(如某些情況下的工兵)需要受到保護，具體方式包括優(yōu)先攻擊以己方工兵為打擊目標的敵方人員，以及參與火線狙擊，保護工兵的生命安全。
另一個可幫助小組的分析級別是針對每位小組成員能力的自我分析。組長需要了解小組在哪些情況下能夠有效作戰(zhàn)，小組何時具備優(yōu)勢以及何時撤退。
例如，Blizzard 的《星際爭霸 (Starcraft)》*等戰(zhàn)略游戲包含飛行部隊和地面部隊。并非每個地面部隊都能攻擊飛行部隊。每個小組都需要了解自身是否具備這一攻擊能力。如果小組不具備任何可攻擊飛行部隊的部隊，那么當飛行部隊來襲時最好逃跑。即使能夠攻擊飛行部隊的部隊數(shù)量不多，只要支持部隊能夠為攻擊飛行部隊的部隊提供治療服務(wù)或支援，那么最好與飛行部隊頑強對抗。
實體能力的多樣性及具備實體能力的部隊數(shù)量可用于衡量小組在不同情況下的戰(zhàn)斗力。考慮這些因素能夠大幅增強戰(zhàn)斗力。
戰(zhàn)略人工智能
至此，我介紹了實體和實體小組可如何應(yīng)對艱難的作戰(zhàn)環(huán)境?，F(xiàn)在，我將介紹人工智能的更大意義。戰(zhàn)略人工智能是更高級別的人工智能，可用于指揮整個軍隊和制定指導(dǎo)戰(zhàn)略。
戰(zhàn)略人工智能最常用于實時戰(zhàn)略 (RTS) 游戲，但正日益頻繁地用于戰(zhàn)術(shù) FPS 游戲。玩家控制的指揮官可以使用自身的系統(tǒng)，或設(shè)置為空實體系統(tǒng)，即沒有場地或圖形，但會進行更新并具有思考能力。
指揮官將由等級規(guī)則系統(tǒng)和 FSM 指導(dǎo)，它們用于管理多種元素，如資源收集、研究技術(shù)樹、構(gòu)建軍隊等。在多數(shù)情況下，游戲元素的這種基本維護不需要太多實際思考能力。而與其他玩家進行互動則需要智能。
戰(zhàn)略人工智能的基本要素可用于支持這類互動(或戰(zhàn)斗)。指揮官需要了解游戲地圖，以找到玩家，識別關(guān)鍵點(如障礙)，構(gòu)建防御系統(tǒng)，并分析其他玩家的防御策略。具體如何執(zhí)行并不明確，但決策地圖能夠發(fā)揮重要作用。
決策地圖
決策地圖是二維陣列，類似于游戲地圖。陣列中的每個單元對應(yīng)著游戲中的一個區(qū)域，并具有關(guān)于該區(qū)域的重要信息。這些地圖可用于幫助您的戰(zhàn)略人工智能針對整個游戲制定有效決策。
資源地圖
資源地圖包含戰(zhàn)略游戲中資源的位置信息。了解資源集中在地圖的什么位置可影響指揮官的許多決策，例如在哪部署擴充或衛(wèi)星基地(指揮官基地附近的資源)，敵方可能在哪部署其擴充(他們基地附近的資源)以及可能需要爭奪的陣地(中間資源)。
計算潛在的可用資源還可影響支持哪些部隊以及如何部署軍隊。如果資源缺乏，那么指揮官在為每個部隊安排任務(wù)時需要更謹慎，因為補充兵員可能較少。如果資源充裕，那么指揮官便可實施積極作戰(zhàn)戰(zhàn)略，動員大量兵員或組建強大的作戰(zhàn)部隊。
進攻地圖
這些地圖包含有關(guān)指揮官目標的信息，例如敵軍基地位置、地圖目標(炸毀、保護、攻擊等)位置、指揮官軍隊的要素(主要基地、英雄部隊等)。掌握這些信息可幫助指揮官合理部署軍隊。需要保護的據(jù)點應(yīng)該被防御工事環(huán)繞，并安排小分隊始終駐守在這些據(jù)點附近。找到攻擊目標后便可對防御工事進行測試。必須通過分析目標周圍的防御工事找到最佳的攻破策略。這是軍事游戲沖突地圖的基礎(chǔ)。
沖突地圖
沖突地圖(見圖 4)的使用和更新頻率遠高于前述地圖。沖突地圖可在整個關(guān)卡中跟蹤戰(zhàn)斗的發(fā)生場所。無論何時與敵軍戰(zhàn)斗，士兵都需要使用關(guān)鍵信息及時更新沖突地圖：
沖突類型。部隊和/或建筑物
部隊能力。攻擊地面和/或空中力量
數(shù)量。遭遇的敵軍數(shù)量
兵力。相關(guān)區(qū)域的破壞潛力
通過分析這些信息，可確定以下情況：
當敵人發(fā)動攻擊時，人工智能將能判定部署的防御措施是否有效，防御措施是得到啟用還是被忽略，以及沖突是否發(fā)生在防御目標附近。然后，人工智能可以適當改變防御工事的布局和結(jié)構(gòu)。
在攻擊敵人(最好有偵察兵提供協(xié)助)時，快速找到敵軍防御工事的弱點。如果路徑有利于避免沖突或最大限度減少沖突，您便可以實施最佳的軍隊部署戰(zhàn)略。
對抗措施是否適當取決于敵軍軍事能力的組成。因為多數(shù)戰(zhàn)略游戲試圖在各部隊之間保持某種平衡，所以電腦將能夠確定突破不同據(jù)點防御措施所需的部隊數(shù)量和類型。
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構(gòu)建和應(yīng)用地圖
我以前說過，這些地圖由指揮官的部隊構(gòu)建。它們屬于規(guī)則的一部分，旨在引導(dǎo)人工智能盡快派遣偵察兵探秘敵軍陣地，以開始構(gòu)建地圖。卓越的人工智能應(yīng)該定期確保這些地圖處于最新狀態(tài)。在游戲開始時，只有少數(shù)部隊具有這些地圖，因此游戲引擎更新比較容易。當游戲正在激烈進行時，大量部隊同時提供信息，這可能會影響游戲的運行性能。
確保決策地圖快速得到維護并不太難，通過將決策地圖系統(tǒng)集成到其線程中便可做到。事實上，人工智能控制的每位玩家都應(yīng)該具有自己的線程，以處理自己的一套決策地圖。如果所有的實體都分解為多個線程，那么性能便會得到真正提升。決策地圖線程只需要處理并行化實體更新消息中的請求。
總結(jié)
智能系統(tǒng)采用的最基本形式是基于規(guī)則的系統(tǒng)。該系統(tǒng)需充分利用人工智能特性，因為實際的智能性較低。一組預(yù)設(shè)行為用于確定游戲?qū)嶓w的行為。對于各種行為，總體結(jié)果可以是不明顯的行為系統(tǒng)。
游戲世界的智能代理開始形成。您能夠借助其基本能力開展偵察和行動，并增強決策和行為的有效性。您的智能代理現(xiàn)在能夠在游戲扮演更主動的角色，而不是僅僅被動應(yīng)對局勢變化。您能夠為玩家創(chuàng)建更聰明和難以對付對手，反過來，厲害的玩家能夠取得出色的成績。
本系列到此結(jié)束。下篇文章將重點介紹將多線程應(yīng)用于人工智能。您甚至將獲得一些實用高效的算法來運行人工智能，隨著應(yīng)用于更多的實體，它們將不可避免地變得日益復(fù)雜。如果希望您的系統(tǒng)能夠滿足增長的需求，您需要利用多核處理器。下篇文章將介紹通過簡單改動代碼，獲取多線程優(yōu)勢。
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的设计面向游戏的人工智能（三）：战术和战略人工智能 (AI)的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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