徐熙　吳德堪　周春良

【摘 要】基于用戶角度出發(fā)，提出更加能夠滿足新手玩家的人工智能（簡稱AI），并且提升AI在玩家中的需求度。該算法解決了目前DOTA游戲中AI存在的一些問題，將DOTA中遲鈍的人工智能進一步優(yōu)化，并深度考慮DOTA中復(fù)雜的游戲環(huán)境與各階段的玩家需求，最終實現(xiàn)集成程更高、智能程度更加完善的AI。并將這一智能合成算法應(yīng)用在自主研發(fā)的實際游戲中，驗證了算法的可行性。

【關(guān)鍵詞】DOTA人工智能；智能算法；JASS語言

0.引言

DOTA游戲以及所有的即時戰(zhàn)略游戲中，人工智能（AI）是不可或缺的一大工具。新手玩家通過對AI的對戰(zhàn)初步了解整個游戲的規(guī)則、戰(zhàn)斗方式、英雄特性等。在非聯(lián)網(wǎng)的情況下，AI也是玩家的唯一對手。

傳統(tǒng)AI：戰(zhàn)斗模式單一，反應(yīng)速度緩慢，行動指令呆板，無法較好的分析戰(zhàn)場形勢與戰(zhàn)斗情況。水平低，容易被玩家識別出設(shè)計好的指令，從而導(dǎo)致輕易擊殺，影響游戲的娛樂性。

創(chuàng)新AI：模擬人類思維，有了較高的智商的。新手玩家能夠通過與AI的對戰(zhàn)，逐漸學(xué)會游戲的玩法，提升對游戲的認識，而并不像以前的直接與人類對抗導(dǎo)致被高端玩家蹂躪。

此外，創(chuàng)新型AI不只面向新手玩家，基于AI具有水平高、套路廣、懂得隨機應(yīng)變等特點，同時能夠使得高水平玩家從與AI的對戰(zhàn)也能獲得樂趣，進一步提升用戶體驗。

1.AI算法核心功能

AI的核心功能包括控制中心、巡查系統(tǒng)和指令中心。巡查系統(tǒng)好比AI的眼睛和大腦，AI通過巡查系統(tǒng)來獲取游戲數(shù)據(jù)并且分析這些數(shù)據(jù)；巡查系統(tǒng)分析的結(jié)果傳達給指令中心，經(jīng)過指令中心處理后轉(zhuǎn)化成指令信號傳達給控制中心；控制中心將信號轉(zhuǎn)化為AI的具體行為[1]。具體功能如下：

2.AI核心功能實現(xiàn)

2.1巡查系統(tǒng)

設(shè)一個角色當前生命值為H、攻擊力為A、防御力為D、魔法值為M，四個技能分別為A1、A2、A3、A4且對應(yīng)的四個技能強度分別為P1、P2、P3、P4、技能的冷卻程度為C1、C2、C3、C4。

若對于任意一個技能An得知其剩余冷卻時間為Yn、冷卻的總時間為Zn，則必然存在線性函數(shù)fn使得技能冷卻程度Cn為：

Cn=fn（Yn，Zn），Cn∈[0，1]

計算技能冷卻程度在高端游戲局中對技能冷卻的掌握程度很大程度上體現(xiàn)了一個玩家游戲水平，當技能冷卻程度約為0時代表這個技能剛剛進入冷卻時間，對于一些靠技能為主的英雄代表喪失戰(zhàn)斗力；當技能冷卻程度即將到達1時，英雄即將恢復(fù)戰(zhàn)斗力且在其等于1時瞬間恢復(fù)大量戰(zhàn)斗力。而這個恢復(fù)的過程往往是出乎意料的。在這個恢復(fù)戰(zhàn)斗力過程即是考驗玩家技術(shù)含量的過程，如撤退、普通攻擊、走位或銜接其他策略方案等[2]。

則對于任意技能An技能強度Pn與冷卻程度Cn和其他參數(shù)X的對應(yīng)關(guān)系如下所示：

Pn=fc（Cn，X）

2.2自我學(xué)習(xí)功能

AI的自我學(xué)習(xí)使得AI在實際戰(zhàn)斗中能夠不斷地提升自己的水平。為了實現(xiàn)這一塊功能，我們一改傳統(tǒng)直接給AI編程固定的套路，讓AI知道自己有何種技能、屬性，并且告訴AI各種行為將會產(chǎn)生的結(jié)果，讓AI自己計算當前情況下最有效的套路，這樣的設(shè)計讓AI在復(fù)雜的實際游戲戰(zhàn)斗中能夠有出色的表現(xiàn)[3]。

2.3指令中心

指令中心是將信號轉(zhuǎn)化為實際行動的系統(tǒng)功能模塊。

比如指令中心接受到控制中心傳來的一個“ATTACK”指令，那么指令中心將對英雄下達攻擊指令，并反饋給控制中心此次指令的結(jié)果，如英雄被擊暈了，那么此次指令必將是執(zhí)行不了的，那么將反饋給控制中心一個被擊暈的信號，控制中心立馬重新計算應(yīng)對措施。

2.4控制中心

各個子系統(tǒng)通過控制中心連接成一個完整的AI系統(tǒng)，控制中心接受各個子功能的數(shù)據(jù)和分析結(jié)果，然后向指令中心發(fā)布指令。

例如在實際戰(zhàn)斗中，一個具有控制技能的高爆發(fā)法師，首先他看見他的正前方有一名敵人，通過知己知彼系統(tǒng)，AI得知目標敵人的戰(zhàn)斗力比自己低，可以擊殺。接著AI開始思考擊殺策略，通過自我學(xué)習(xí)系統(tǒng)，AI計算出了最優(yōu)方案：先通過走位靠近目標敵人，然后試用控制技能將其制服，在控制技能期間AI對目標敵人進行普通攻擊，當控制技能快要結(jié)束時AI放出大招將其擊殺。知己知彼、自我學(xué)習(xí)系統(tǒng)計算出的結(jié)果傳達給控制中心，控制中心對指令中心發(fā)布指令，于是AI就行動了起來。

3.結(jié)論

人工智能的設(shè)計與開發(fā)進一步完善了傳統(tǒng)AI在DOTA等即時戰(zhàn)略游戲中的不足，從玩家的角度出發(fā)，設(shè)計出針對各個水平層次的人工智能。玩家的需求才是游戲設(shè)計的根本，玩家的體驗才是游戲設(shè)計的目標，保證玩家出色的游戲體驗，才能讓游戲有更大的市場競爭力。 [科]

【參考文獻】

[1]鐘令青.論即時戰(zhàn)略游戲的平衡性[J].中國校外教育，2012.

[2]袁媛.人工智能與智能系統(tǒng)[J].甘肅科技，2006.

[3]張鈸.智能模擬與人工智能系統(tǒng)[J].科學(xué)中國人，1996.