策略游戏算法 人工智能 权重训练
想问一下,一般的策略游戏,在选择使用哪种策略时,用什么样的方法,
是用随机数吗??
就像仙剑游戏,电脑用什么算法,选择某种技能来攻击主角呢??
是下面这种方法吗?
规则一
if (生命值< 10) // 边临死亡了吗
{ if (属性== 贪生怕死)
结果 = 试图逃跑
if (有任何恢复生命值的物品或法术可用)
结果 = 使用或施展相关物品或法术
}
规则二
if (可施攻击性法术 && 有足够法力)
{
结果 = 施展攻攻击性法术
}
规则...
我觉得上面这种方法太死板了,能不能再聪明点的,比如会配合的,
如:
已方有一人死了,在资源充足的情况下,首要任务当然是把他
复活,即让已方速度最快的人给他复活,再让已方速度稍慢的人给
他加血.(当然,我觉得有这一半聪明也满足了)
用上面规则的方法好像也能实现,只是,我觉得那规则会多得
写不完!!
我想到了用人工智能,想用权重训练的方法,貌似中国象棋,不过
不知道行不行得通,因此想问问有什么好办法能让策略游戏的
电脑聪明一点,或者说让游戏难一点,而不是变态地给电脑
加攻防加HpMp.
是不是用一些简单的如 随机数+规则
就足够了,用不着人工智能!!
给点思路也好^_^
[解决办法]
可以的。
楼主可以看看棋类游戏相关的处理机制，这个多点。
本质上是同一个问题吧。
