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Game AI ——游戏人工智能（逻辑及剧情生成）

news 文章来源：https://blog.csdn.net/m0_75253143/article/details/141132837 2025/5/6 14:43:20

一、Game AI 的介绍

"Game AI"（游戏人工智能）通常指的是在电子游戏中使用的各种人工智能技术和算法，用于控制游戏中的非玩家角色（NPC）、敌人、队友等，以及为玩家提供有挑战性的对手或有趣的互动体验。Game AI 的核心目的是增强游戏的可玩性和沉浸感，使游戏世界更加生动和富有挑战性。

包括 AI bot、NPC 逻辑及剧情生成和数字资产生成。
游戏AI主要关注实体根据当前条件所采取的行动。这就是传统人工智能文献所指的控制“ 智能代理”，代理通常是游戏中的角色，但也可以是车辆，机器人。或者更抽象的东西，例如一组实体，甚至一个国家或文明。

二、Game AI 的核心功能和技术

1. 路径规划与导航（Pathfinding & Navigation）

功能：

路径规划与导航是Game AI的重要组成部分，主要用于指导NPC或敌人在游戏环境中移动，使其能够有效地避开障碍物并到达目标地点。这在开放世界、策略、动作游戏中尤为关键。

技术：

A算法（A Search Algorithm）：
- 一种启发式搜索算法，广泛应用于游戏中。A*算法通过评估从起点到目标的“成本”，选择最佳路径。它结合了Dijkstra算法的最短路径和贪婪搜索算法的启发式方法，既保证了路径的最优性，又提高了搜索效率。
Dijkstra算法（Dijkstra’s Algorithm）：
- 用于计算图中节点之间的最短路径。虽然效率不如A*算法高，但在某些无障碍的游戏场景中仍有应用。
NavMesh导航网格（Navigation Meshes, NavMesh）：
- 一种几何分割技术，将游戏环境划分为一系列可导航区域，NPC在这些区域之间移动。NavMesh可以通过预先计算路径提高游戏运行时的效率。
基于物理模拟的运动规划（Physics-based Motion Planning）：
- 结合物理引擎，使NPC能够以更自然和真实的方式移动。常见于3D游戏中，如使用力和碰撞检测来模拟NPC的行走、奔跑、跳跃等动作。

2. 决策树与行为树（Decision Trees & Behavior Trees）

功能：

决策树和行为树用于管理NPC的行为逻辑和决策制定，帮助NPC选择适当的行动响应玩家的操作和环境变化。

技术：

决策树（Decision Trees）：
- 一种分层结构，通过一系列的条件判断来决定NPC的行为。决策树是简单且直观的，适用于处理明确的行为逻辑，如“如果看到玩家，则攻击，否则巡逻”。
行为树（Behavior Trees）：
- 行为树是决策树的扩展，提供了更灵活的结构。它不仅可以处理条件判断，还可以管理复杂的行为组合和序列化操作。行为树能够在不影响整体逻辑的情况下轻松添加或修改行为，广泛应用于复杂的AI行为管理。

3. 有限状态机（Finite State Machines, FSMs）

功能：

FSMs用于描述NPC在不同状态之间的转换，如攻击、防御、巡逻、逃跑等状态，使得AI能够根据游戏场景变化做出合适的反应。

技术：

状态与转换（States & Transitions）：
- NPC的行为被分解为多个状态，每个状态代表一种特定的行为。状态之间通过条件转换连接，例如“当玩家接近时，从巡逻状态切换到攻击状态”。
层次有限状态机（Hierarchical FSM, HFSM）：
- 允许状态机嵌套，使得复杂行为可以分解为更小的子状态机，从而提高AI行为的管理和扩展能力。

4. 群体行为与协作（Group Behavior & Cooperation）

功能：

群体行为与协作技术允许多个NPC或敌人协调行动，如团队战斗、群体移动等。这在多人游戏和策略游戏中尤其重要。

技术：

分布式AI（Distributed AI）：
- 在群体行为中，每个NPC都有自己的AI，但它们之间通过信息共享来协调行动，如共同攻击目标或维持队形。
领队-跟随模型（Leader-Follower Model）：
- 一个NPC作为领队，其他NPC作为跟随者。领队决定整体行动方向，跟随者根据领队的位置和行动进行调整。这种模型常用于实现如队伍移动、护送任务等。
基于物理的碰撞避免（Physics-based Collision Avoidance）：
- 利用物理模拟来处理NPC之间的碰撞避免，使群体行为更加流畅和真实。

5. 学习与适应（Learning & Adaptation）

功能：

使得Game AI能够根据玩家的行为进行学习和适应，提高游戏挑战性，保持玩家的兴趣。

技术：

强化学习（Reinforcement Learning, RL）：
- NPC通过与环境交互，基于奖励机制学习最优行为策略。例如，AI可以通过反复尝试不同战术，并根据成功与否进行调整。
遗传算法（Genetic Algorithms, GA）：
- 通过模拟自然选择和进化，AI可以优化行为策略。AI会生成多个行为“个体”，选择表现最好的进行“繁殖”和“变异”，逐渐优化行为模式。
神经网络（Neural Networks）：
- 通过大规模数据训练，AI可以学会复杂的行为和决策模式，特别是在动态和复杂的游戏环境中，如动作识别、策略优化等。

6. 情感模拟与社交互动（Emotion Simulation & Social Interaction）

功能：

通过情感模拟和社交互动，使NPC的行为更加人性化，使玩家能够感受到NPC的情感变化和个性特点，增强游戏的沉浸感。

技术：

情感模型（Emotion Models）：
- 模拟NPC的情感状态，如快乐、愤怒、恐惧等，并根据这些情感状态调整NPC的行为。例如，NPC在感到恐惧时可能会逃跑，而在愤怒时可能会攻击。
社交行为树（Social Behavior Trees）：
- 扩展行为树，使NPC能够进行复杂的社交互动，如谈话、合作、竞争等。NPC可以根据与玩家和其他NPC的关系调整其行为。
基于规则的情感表达（Rule-based Emotion Expression）：
- 使用预设规则来控制NPC的情感表达，如面部表情、语音语调、肢体语言等。

三、Game AI 的使用场景

战斗系统（Combat Systems）
在动作游戏和射击游戏中，Game AI用于控制敌人的攻击、防御、协作策略，使战斗更加激烈和富有挑战性。
策略与模拟游戏（Strategy & Simulation Games）
在策略游戏中，AI负责管理资源、制定战术、执行战略决策；在模拟游戏中，AI用于模拟复杂的生态系统或社会结构。
冒险与RPG游戏（Adventure & RPG Games）
AI用于生成任务、控制对话和故事发展，管理玩家与NPC的互动，提升游戏的沉浸感。
体育与竞速游戏（Sports & Racing Games）
AI用于控制对手队伍或赛车手，模拟人类玩家的决策和反应，使游戏更具挑战性和真实性。