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        淺談人工智能尋路算法在電子游戲中的研究和應(yīng)用

        2017-05-30 16:39:14唐李順
        科技尚品 2017年3期
        關(guān)鍵詞:電子游戲人工智能

        唐李順

        摘 要:在電子游戲設(shè)計(jì)與開發(fā)中,人工智能(AI)作為提升與改善游戲質(zhì)量核心技術(shù),其發(fā)展需求越來越高。尋路算法是人工智能系統(tǒng)中最基本也是最重要的部分,目前應(yīng)用最為廣泛的AI尋路算法為A*算法,該算法在一定程度上實(shí)現(xiàn)了游戲人工智能系統(tǒng)的優(yōu)化?;诖耍疚挠邢嚓P(guān)概念出發(fā),對(duì)A*算法在電子游戲中的應(yīng)用進(jìn)行了分析。

        關(guān)鍵詞:人工智能;電子游戲;尋路算法

        1 人工智能尋路算法的相關(guān)概述

        1.1 人工智能

        人工智能(Artificial Intelligence簡稱“AI”),是基于計(jì)算機(jī)與機(jī)器人技術(shù)研發(fā)的基礎(chǔ)上形成的用于模擬、擴(kuò)展以及延伸人智能行為與邏輯的技術(shù)、方法、理論以及應(yīng)用系統(tǒng)的新興知識(shí)學(xué)科[1]。人工智能涉及范圍廣泛,包括計(jì)算機(jī)科學(xué)、語言學(xué)、哲學(xué)、數(shù)學(xué)、自然科學(xué)、心理學(xué)以及社會(huì)科學(xué)等等。在電子游戲產(chǎn)業(yè)發(fā)展中,運(yùn)用人工智能為游戲的虛擬環(huán)境以及游戲各種人物角色整填靈動(dòng)性與真實(shí)性,進(jìn)一步提升了游戲的可玩性,有利于游戲產(chǎn)業(yè)的優(yōu)化發(fā)展。

        1.2 最短路徑算法

        最短路徑算法是游戲AI尋路算法中應(yīng)用最為廣泛的路徑搜索算法。在數(shù)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、數(shù)據(jù)算法分析中具有普遍分析與介紹。非啟發(fā)式最短路徑算法(Dijkstra算法)和啟發(fā)式最短路徑算法(A*算法)是最短路徑算法中的典型代表。其中非啟發(fā)式Dijkstra算法是在基于某點(diǎn)的基礎(chǔ)上,由起點(diǎn)(中心點(diǎn))向外逐漸拓展至終點(diǎn),從而找到最短路徑的算法。該算法由于計(jì)算的節(jié)點(diǎn)相對(duì)較多,在運(yùn)算構(gòu)成中其速度以及效率不高。啟發(fā)式A*算法是在基于優(yōu)先搜索的基礎(chǔ)上進(jìn)行啟發(fā)式搜索的一種算法,即,在游戲路網(wǎng)圖的一個(gè)起點(diǎn)位置,線進(jìn)行廣度搜索,用以確定搜索區(qū)域,在利用函數(shù)估價(jià)方法對(duì)路圖網(wǎng)進(jìn)行評(píng)估式啟發(fā)式搜索,通過確定最佳路徑,在搜索確定,從而逐漸發(fā)現(xiàn)搜索目標(biāo),A*算法是游戲設(shè)計(jì)與開發(fā)中較為常用的一種路徑搜索法。

        2 人工智能尋路算法在電子游戲中的應(yīng)用

        2.1 電子小游戲中簡單尋路算法的應(yīng)用

        在電子小游戲中,人們對(duì)于游戲效果的要求并不高,尤其是簡單的動(dòng)作型電子小游戲,在設(shè)計(jì)構(gòu)成中注重游戲人物角色側(cè)重于尋路、閃避以及跟蹤行為的編程設(shè)計(jì)。例如,對(duì)于小游戲中的非玩家控制角色(Non-Player Character簡稱“NPC”),常常處于既定的區(qū)域范圍中行走,當(dāng)玩家操作角色進(jìn)入到其范圍內(nèi)時(shí),NPG將進(jìn)行一定的攻擊或躲避行為。在這一構(gòu)成中所應(yīng)用的尋路算法主要有隨機(jī)尋路算法、追蹤算法以及閃避算法。

        2.2 大型電子游戲中AI啟發(fā)式A*算法的應(yīng)用

        在大型電子游戲中,對(duì)游戲音效、視覺效果以及人物角色的要求更高也更為嚴(yán)格。游戲玩家操作角色以及非玩家操作角色的人性化需求,是保證游戲質(zhì)量的關(guān)鍵所在。目前,在大型電子游戲中應(yīng)用最為廣泛的尋路算法為A*算法,對(duì)包括攻擊、躲避、尋路、阻擊、轉(zhuǎn)向、跳躍等行為以及虛擬空間的感知進(jìn)行了設(shè)定與編程。因此,在大型電子游戲人工智能尋路算法的應(yīng)用通常由5個(gè)基本框架構(gòu)成,包括Behavior(角色行為)、Brain(腦思維)、Agent(非玩家操作角色代理)、Perception(非玩家操作角色感知)、Physical(RPG Model)(NPC物理模型)。

        游戲AI控制系統(tǒng)的運(yùn)轉(zhuǎn)由非玩家操作角色(NPC)開始,非玩家操作角色通過大腦(Brain)的思考,基于A*算法,針對(duì)玩家操作角色的物理模型(RPG Model)信息數(shù)據(jù)搜索游戲場景,并從命令列表中(Command Que)選用所要執(zhí)行的行為(Behavior),并將信息傳遞給非玩家操作角色代理(Agent),人工智能控制系統(tǒng)對(duì)RPG Model進(jìn)行行為操作,在此過程中其尋路算法流程如下圖。

        2.3 對(duì)游戲人工智能A*算法優(yōu)化思考

        在游戲設(shè)計(jì)過程中,需對(duì)人工智能A*算法進(jìn)行一定的測試與調(diào)試,從而提升AI尋路系統(tǒng)的優(yōu)化性。在測試過程中,往往會(huì)遇到諸多問題,對(duì)此游戲設(shè)計(jì)人員需進(jìn)行及時(shí)而有效的處理,用以保證游戲的可玩性。例如,在大型電子游戲AI尋路系統(tǒng)中,由于游戲內(nèi)容復(fù)雜,游戲中的點(diǎn)數(shù)量相對(duì)較多,因此NPC在盡心尋路搜索時(shí),所達(dá)到的具體位置會(huì)出現(xiàn)集中與密集的現(xiàn)象。但是如果,路點(diǎn)數(shù)量過多,在一定程度上降低了NPC尋路速度;路點(diǎn)數(shù)量較少,又會(huì)在一定程度上使得NPC尋路尋路速度過快,并在一定程度上降低游戲的真實(shí)性。因此,在游戲設(shè)計(jì)與測試過程中需運(yùn)用尋路算法進(jìn)行反復(fù)而全面的測試與考慮。

        3 結(jié)論

        基于人工智能系統(tǒng)在游戲軟件開發(fā)與設(shè)計(jì)中的應(yīng)用與完善,電子游戲AI尋路算法的優(yōu)化與改進(jìn)成為人們關(guān)注的重點(diǎn),對(duì)電子游戲質(zhì)量的提升與創(chuàng)新發(fā)展具有重要意義。

        參考文獻(xiàn)

        [1]何文雅.3D游戲場景中虛擬角色的智能尋徑應(yīng)用研究[D].華中師范大學(xué),2009.

        (作者單位:成都理工大學(xué))

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