什么才叫真实的AI，这游戏做到了！_地铁最后的曙光吧_百度贴吧
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什么才叫真实的AI，这游戏做到了！
有些人说里的AI太弱了，太2了。在这里我帮大家解答2个问题：第一；AI为什么看不见猪脚。第二；什么叫做真实的AI。第一；AI为什么看不见黑暗中的猪脚？我建议大家去看看（黑暗侵袭1,2）这部电影，你就能体会到身处在一个没有日光，只有黑暗的地铁是什么感觉了。如果在现实里的地铁没有灯光，你都看不见前方半米的物体。回到，猪脚可以看见敌人，为什么敌人看不见猪脚，我只能告诉你，这是游戏，如果游戏作成伸手不见五指，完全看不见东西，哪还用玩吗？自己去体会吧！第二；什么是真实的AI？有人说我开了一二枪，AI好蠢啊！都不知道猪脚在哪里，还在傻乎乎的找人。什么是真实的AI，真实的AI是没有透视眼，没有千里眼，没有百发百中。里的AI都是正常人的行为。在黑暗复杂的地铁里开枪打一些毫无警戒的敌人，难道像COD,BF3能马上知道猪脚的位置吗？可能大家被作弊AI虐多了，突然在地铁里虐AI，有点不适应吧！大家换个心态再玩玩这，会有不同的感受。什么是真实的AI，地铁最后的曙光做到了。
首先补上颜表情 (っ ^ ω...
100寸大屏。。比电视爽...
我650显卡的中等画面！...
去年土坑一枚，第三个号...
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说得好，顶一个
所以说地铁在晚上玩，把灯关掉，把亮度调到接近真实玩起来还是很有感觉的，不开手电勉强能看清的那种。
这样说主角真是神了，正常人类看不见的主角都能看到
其实，，看不见主角是因为敌人大部分在地铁下面，眼睛一般一辈子都看不见阳光，所以视力退化了。看不见主角是非常正常的，还有地铁压抑的生存环境，大概智力也有一点退化了吧。
楼主说敌人看不见主角，但是主角为什么能看见敌人呢？还是主角光环嘛。就算看不见，把人都可以打晕那么大的声音也看不见？羞辱里面好歹还是勒晕，这里倒好，一拳就可以确定打晕。
游戏有一段就是伸手不见五指的。连电筒都没用，需要打开打火机才可以勉强看见周围一小段距离。
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你的枪如果装了消音或者消焰器。。敌人真的很难找到你的，特别是很黑的地方。。而且他们也不是正规军队
有些人就是喜欢被作弊AI虐，你让他虐下AI，他惊呼“奴才不敢！奴才天生就是侍奉AI主子的，主子虐奴才越狠，奴才就越高兴！”——所以他们当然不喜欢这种相对真实的设定了......
听力有问题...走到背后(没下蹲)毫无察觉
使命和战地三有没有潜行系统，比个毛啊？再说，猪脚的手表那么亮，按理说在黑暗里久了会对光特别敏感才对啊，，，而且COD和BF3都是大行动，听到枪声马上会警觉，你以为每个人都以为是幻听？而且地铁里那么多怪物，傻逼才会听到声音后，或者灯管莫名其妙爆点后一个人去检查，
伽马调到极限了
潜行系统最弱的还是美国末日，那些配角（比如萝莉）在敌人面前晃荡，敌人都看不到
2033死了？
游戏性永远第一嘛——来自 爱贴吧 Windows Phone 客户端
必须顶，总是有一些人拿一些没有逻辑的事情来扯淡。楼主不用理他们。
啊！LZ是谁先扯游戏难度的？图在这我就不笑你了！
个人理解：AI 人工智能 这个东西有个%比
另外还有AI武器伤害值%
具体还有些乱七八糟的先说AI%这玩意 这玩意跟难度成正比 难度越高AI%越高 那么AI反应能力越高 这个反映能力包括 视野 躲避 移动 枪法。。。
AI武器伤害%跟游戏难度一样是成正比
难度越高AI用同样武器对主角及NPC的伤害越高
这玩意一般不会有100%就算最高难度 一般是25%-50%
如果你还不能理解 很好办学我
玩中等难度 用小刀杀BOSS 只是不知道你的技术如何！
我个人觉得拿游戏电影动漫去较真的人就好比看一部多啦A梦的时候突然用科学的角度去分析他的缩小灯随意门来证实这些是没有科学理论一样，纯属吃饱了撑着没P放
何况LZ说的那些因素基本只要是潜入类都会具备这些AI，比如在黑暗里你是最安全的，只要敌人在黑暗的笼罩下，就算你从他眼前走过，只要跟他保持一点距离，他就看不到你，只要你站在他后面，他绝对不会知道，只要你在黑暗里暗杀了他，就算他同伴就在他眼前，他同伴也不会有任何反应
支持楼主。我反正比较讨厌无脑突突突。潜行比较和我胃口。另外，我玩游戏从来不是游戏性第一。在我心目中游戏技术和剧情并列第一，画面和物理技术NB或者剧情有深度的才是我的首选，当然无论是画面还是故事细节都要真实。画面真实就是不要所有游戏都不要光鲜亮丽，RPG游戏完全抛弃所谓打击感。故事细节真实比如像地铁AI这样就很好。地铁无疑是技术和剧情都一流的游戏。
杀出重围基本秒全.....地铁连个处理尸体的系统都没有,虽然杀出重围主角自带各种开挂功能...
我觉得美国末日AI比这个聪明............
里人的智商是低了些，可是怪物好恶心，反正我是小白经常被怪咬死。。毕竟单机游戏你一个打一群，都那么牛逼，这现实吗?——来自 爱贴吧 Windows Phone 客户端
看到一半吵的很激烈这游戏的剧院是我见过最有意思的，其他游戏可能贴张贴图上去，可这就像真的剧院一样轮番表演（他说的俄文我不懂）,挺有意思
就是因为这个AI 我在 噩梦游骑兵难度 小刀 一路爽着·走··
好吧，算你们厉害，最高难度用小刀，，我就不会，靠，木有准星啊，丢不中，结果是一个AI，都要丢3
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保存至快速回贴2048游戏的最佳算法是？来看看AI版作者的回答 - 文章 - 伯乐在线
& 2048游戏的最佳算法是？来看看AI版作者的回答
我最近偶然发现一款叫。你需要通过上下左右方向键来移动合并值相同的方块(Title)。每一次移动之后，一个值为2或者4的新方块会随机出现在某个空位置。如果所有位置都塞满方块，并且没有值相同的方块可以合并的时候，游戏结束。游戏的目标是合并出一个值为2048的方块。
我需要遵循一套定义良好的策略来实现这个目标。所以我想到写个程序来实现。我当前的算法如下：
while(!game_over)
for each possible move:
count_no_of_merges_for_2-tiles and 4-tiles
choose the move with large number of merges
while(!game_over){&&&&for each possible move:&&&&&&&&count_no_of_merges_for_2-tiles and 4-tiles&&&&choose the move with large number of merges}
我所做的是，在任何时刻，我都尝试合并值为2或者4的方块，也就是我会尝试让值为2和4的方块越少越好。如果我尝试那么做，其它的方块会自动的合并，看起来像是个好策略。
但是当我真正使用这套算法的时候，我大概只能得到4000分，游戏就结束了。游戏的最高分应该是20000多点，远超我当前的分数。有比上面策略更好的算法吗？
最佳回答 by ovolve
我是AI程序的作者，前面也有人提到AI程序。你可以看，或者直接阅读。
当前，这套运行在我笔记本浏览器的javascript程序能够达到90%左右的胜率，每次移动的思考时间是100毫秒。尽管不是最完美，但做得还不赖。
既然这个游戏是一个离散状态空间，信息完备的回合制游戏，类似于象棋和国际跳棋，那么我就使用了针对这些游戏的证明过的行之有效的方法。一套叫的算法，结合了。既然已经有很多信息解释了这套算法，那么我就仅谈谈我在中使用到的两个重要概念。这将会把一些人在这里表达的直觉形式化。
单调性(Monotonicity)
这个概念保证方块的值沿着上下左右方向的，要么增加，要么减少。这个概念单独地解释了一个大家提到的直觉，值较大的方块应该聚集到某一个角落。这将有助于阻止值小的方块被孤立起来，也将让面板保持良好的组织结构，使得值小的方块渐进层叠式的并逐步合并为值大的方块。
下图是一个有完美单调性格子的截屏。我通过运行eval函数被设置为忽略其它概念的算法获得，仅仅考虑单调性。
平滑性(Smoothness)
上面的概念倾向于构造值递减的结构，但如要合并，相邻的方格值必须相同。因此，平滑性衡量相邻方格值的差，并尝试减少差。
Hacker News上的一个评论者用图论给出了一个平滑性的有趣解释。来源于2048的一个优秀。
下图是个有完美单平滑性的截屏。
空闲方块(Free Tiles)
最后，有一个针对空闲格子过少的惩罚。毕竟面板过于拥挤的时候，选择受限且很快会被用完。
就是这样。扫描游戏格子，同时优化以上标准，这会产生相当好的表现。与明确硬编码的移动策略相比，这种使用通用性的方法有一个优点，这种算法可以找到有趣且难以预料的解决方案。如果你观察它运行，它经常会做出一些惊奇但有效的移动，比如突然转向一个相反的墙或者角落。
这是该方法强大能力的一个展示。我拿掉了方格值大小的限制（到2048之后还可以继续运行，下图是8次尝试中最好一次的截屏，是的，那可是一个4096外加一个2048），那意味着在同一个面板上它完成了3次困难的2048方块。
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游戏编程中的寻路算法
在游戏关卡中常常会放置一些怪物（即NPC），这些怪物通常在一个区域内走来走去，这个区域被称为&巡逻区域&;一旦玩家的角色进入怪物的&视野&，怪物就会发现玩家角色，并主动向其所在的位置移动，这个区域称为&警戒区域&；当玩家角色和怪物更加靠近时，会进入到怪物的&攻击区域&，这时怪物会对玩家角色进行伤害。在某些RPG（Real-Time Strategy Game，即时战略游戏）中，NPC 在不利的情况下还会选择主动逃跑。如何模拟这些行为逻辑，目前游戏业已经有一些比较成熟的方法。
1 随机寻路算法
随机寻路算法适合模拟游戏中那些没有什么头脑的生物，它们总是在场景中漫无目的地走来走去。可以用以下的代码进行模拟：
npc_x_velocity = -5 + rand() %10；npc_y_velocity = -5 + rand() %10；int npc_move_count=0；while(++npc_move_count&num){npc_x+ = npc_x_velocity；npc_y+ = npc_y_velocity；} //end while
在上例中，N P C 会选取一个随机方向和速率运动一会儿，然后再选取另一个。当然，还可以加上更多的随机性，如，改变运动方向的时间不是固定的n u m个周期，或者更倾向于朝某个方向等。实际编程中还必须考虑到碰撞检测，当NPC 遇到障碍物后，会随机选取一个前进的方向，继续行走。
当游戏中的主角进入到NPC 的&警戒区域&后，游戏的A I 可轻易获得目标的位置，然后控制N P C 对象移向被跟踪的对象。跟踪算法可以模拟这一行为：
void Bat_AI(void){if(ghost.x & bat.x)bat.x++；elseif(ghost.x & bat.x)bat.x--；if(ghost.y & bat.y)bat.y++；elseif(ghost.y & bat.y)bat.y--；//其他代码} // end Bat_AI
这段代码放到程序中实际运行时不难发现，N P C会迅速地追踪到目标。这种跟踪非常精确，但是在游戏中过于精确却不一定是一件好事，因为这会使N P C的行为看上去显得有点假。一种更自然的跟踪方式是使跟踪者的方向矢量与从跟踪目标的中心到跟踪者的中心所定义的方向矢量靠拢。这个算法可以这样设计：假设AI 控制的对象称作跟踪者（tracker）并有以下属性：
Position：(tracker.x，tracker.y)Velocity：(tracker.xv，tracker.yv)
被跟踪对象称作跟踪目标（target），有如下属性：
Position：(target.x，target.y)Velocity：(target.xv，target.yv)
基于上面的定义，下面是调整跟踪者的速度向量的常用逻辑循环：1）计算从跟踪者到跟踪目标的向量：TV = (target.x -tracker.x, target.y-tracker.y) = (tvx, tvy)，规格化TV——也就是说 (tvx, tvy)/ Vector_Length(tvx，tvy)使得最大长度为1.0，记其为TV*。记住Vector_Length()只是计算从原点(0，0)开始的矢量长度。2）调整跟踪者当前的速度向量，加上一个按rate比例缩放过的TV*：
tracker.x += rate*tvx；tracker.y += rate*tvy；
注意：当rate &1.0时，跟踪向量会合得更快，跟踪算法对目标跟踪得更紧密，并更快地修正目标的运动。3）跟踪者的速度向量修改过之后，有可能向量的速度会溢出最大值，就是说，跟踪者一旦锁定了目标的方向，就会继续沿着该方向加速。所以，需要设置一个上界，让跟踪者的速度从某处慢下来。可做如下改进：
tspeed = Vector_Length(tracker.xv, tracker.yv)；if(tspeed&max_SPEED){tracker.xv*=0.7；tracker.yv*=0.7；}
也可以选择其它的边界值0.5 或0.9 等均可。如果追求完美，甚至可以计算出确切的溢出，并从向量中缩去相应的数量。追踪过程中同样也会遇到障碍物，因此，碰撞检测是必不可少的。程序员可以根据不同的游戏类型设计碰撞后的行为逻辑。
这个技术是让游戏的N P C 能避开玩家角色的追击，跟前面的跟踪代码很相似，跟踪算法的对立面就是闪避算法，只要把上例中的等式翻转，闪避算法就成了，下面是转换后的代码：]
if(ghost.x & bat.x)bat.x--；elseif(ghost.x & bat.x)bat.x++；if(ghost.y & bat.y)bat.y--；elseif(ghost.y & bat.y)bat.y++；......
以上介绍的3 个算法可以模拟NPC 的一些简单的寻路、跟踪和闪避行为，在小游戏中会经常用到。但是，在较大型的游戏中使用这样简单的算法就会大大影响游戏效果了。因此，大型游戏的人工智能算法都较复杂。
内容节选自《游戏编程中的寻路算法研究》
可以看看《AI for Game Developers》这本书：　　 ·使用基于势函数的单一技术处理追赶、躲避、聚集和避障等问题。　　 ·使用包括路径点和经典a*算法解决寻径问题。　　 ·利用ai脚本扩充ai引擎的功能，让设计者和玩家更好地设计和玩游戏。　　 ·给你的游戏角色赋予基于规则的ai推理能力，包括模糊逻辑和有限状态机。　　 ·使用概率分析和诸如贝叶斯推理的高级技术处理不确定性问题。
毫无疑问，A*算法是最常见的。
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