Re: [程式] 一般遊戲的AI作法有人知道嗎？

[ddavid (謊言接線生)]

※ 引述《mudgame (BAGA)》之銘言：
: 　努力嚐試寫了好幾年的GAME，不過一直沒有接觸
: 　到人工AI的部份( 我設計的都是比較簡單的 RPG
:   遊戲 )，直到最近玩遊戲王的東西，自己也試著
:   去撰寫，玩家之間對戰的部份算超滿複雜的，不
:   過只要能夠釐清各種牌的啟動方式，還是有辦法
:   寫出來，可是電腦AI的部份就完全沒輒了..
: 　不知道有沒有大大是專寫人工AI的東西？可以給
: 　人工AI初心者的我一點建議嗎？XD
: 　比如說可以看哪方面的書籍這樣..
: → LinaInverse:參考看看「有限狀態機」 Finite State Machine         01/28 23:01
: 推 ddavid:遊戲王以至MTG這種紙牌遊戲要寫出一般性的AI難度是很高的喔  01/29 00:27
: → ddavid:，你最好從針對操作單一牌組的AI下手，換一副牌就換一個AI   01/29 00:27
: → ddavid:，這樣會稍微簡單「一些」。無法簡單化的部分是，看出對手   01/29 00:28
: → ddavid:的牌組打法並決定怎麼應戰這點，這部分難度大概就跟拿到什   01/29 00:29
: → ddavid:麼套牌都能上手一樣難，這部分的建議則是忽視或者只針對一   01/29 00:30
: → ddavid:些一般化情況做固定應對就好。                             01/29 00:31
: → mudgame:感謝大大的分享..只是我是AI超嫩咖,只會寫..HP太少用補血   01/29 00:40
: → mudgame:魔法,HP正常隨機用技能攻擊這種程度而已..囧               01/29 00:41
: → mudgame:連五子棋那種的AI也寫不出來..所以..可以介紹更簡單的學習  01/29 00:42
: → mudgame:方式嗎？或者從哪邊入門比較好呢？                        01/29 00:43
    基本上這種可自組Deck對戰紙牌遊戲的AI本來就是屬於難度極高的，你要做這個
可以說是跳關跳很大，八大都還沒打就要挑威利博士（哎，雖然威利也不見得比八大
強XD）。不過還是可以給你一些想法：

1.LinaInverse版友所說的Finite State Machine去看一看（這不是一台機器，而是
  一套方法）。這東西概念算是很直觀好懂但也很實用。你所謂的「HP太少用補血魔
  法，HP正常隨機用技能攻擊」這種經驗法則簡單AI，只要加強一點點概念就可以變
  成Finite State Machine了，效果會出乎你意料地好。
2.然而很遺憾地，光用Finite State Machine是很難一般化地解對戰紙牌遊戲的。除
  非你能讓電腦自己去分析每張牌能幹什麼、這副Deck能做什麼、對手對你做什麼時
  該怎麼解等等，然後自己建出FSM來。這已經是Data Mining & Machine Learning
  甚至以上的階段了。初學者就一口氣衝到這裡會哭出來XD
3.然而降低難度到「限定牌組、固定應對」的話就有用FSM做出來的可行性。基本上
  就是靠你自己先去理解這個牌組，同時收集這牌組遇到什麼情況該怎麼反應等等經
  驗法則，先行建好FSM讓電腦去跑這樣。
4.另外你提到五子棋的部分，那個寫法其實跟紙牌遊戲有一定程度的差異，參考一些
  資料結構與演算法的書就可以了解初步。當然初步的資料結構跟演算法是各種領域
  共通的東西，你也都應該去看一看就是。

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    「珍貴的回憶？還不是跟夢一樣虛幻不實的東西？你想要什麼樣的回憶，我幫你
做出來啦！」

                                        －－艾蜜思，謊言事務所實現使者

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◆ From: 118.167.2.43
推 yzugsr:棋類AI的話  從minimax和alpha-beta pruning入門吧
→ yzugsr:找本AI的英文書  應該都有這些演算法
→ cmcer:棋盤遊戲比較常用到decision tree
推 popfish:先看看「遊戲人工智慧」裡面提到的一些概念吧
→ popfish:前面變化不多的,可以用專家系統,後面變化多自己要先想好
→ popfish:才可以設定思考的函數或決策樹給你設計的AI
→ ddavid:主要是一開始就挑戰遊戲王或MTG這種「資訊非全公開、規則複
→ ddavid:雜、牌組可變」的遊戲太難了XD
推 mudgame:謝謝各位大大的指導，又上了一課，看到好多新的名詞..^^"
→ mudgame:想做好玩的遊戲，要學的東西果然還有很多..XD