[第十一章]人工智能在游戏设计中的应用

人工智能游戏

应用人工智能技术设计的游戏

游戏人工智能

概念与分类

适用于游戏开发的人工智能技术

成功的游戏软件应该定性技术和非定性技术结合。定性解决软件的部分调试和测试问题，非定性技术增强软件的智能性

定性技术

人工智能的基础，角色行为是特定的、可预测的

非定性技术

角色行为具有某种程度的不确定性、不可预测性

神经网络

遗传算法

贝叶斯技术

有限状态机

基本的游戏人工智能技术

搜索技术

应用广泛，特别是路径规划

例如：搜索树、蒙特卡洛搜索树

简单的情况用深度优先算法或广度优先算法

复杂情况用A*算法

遗传算法

随即优化搜索技术，模拟进化论，物竞天择，自我改进。

自学习算法，无须任何人类知识的参与

模糊逻辑

游戏设计中应用模糊逻辑算法

神经网络

基于生物大脑和神经系统的神经连接结构的一系列机器学习算法总和

一阶谓词逻辑

一阶谓词逻辑描述变化世界的方法称为情景演算

专家系统

用于模拟专业玩家的行为，编写知识库控制角色的行为

机器学习

强化学习，有监督的学习。在有标签的数据中挖掘出类别的分类特特性

多智能体

多个彼此竞争和协作的智能体描述角色之间的交互

人工生命

简单的个体行为组合成复杂模式的研究

多智能体系统的一种，研究如何为虚拟环境中的智能主题赋予某些生物体的特性

基于范例的推理

分析数据库中存放的历史输入数据和相应的最优输出结果，对比现有输入数据和历史数据来推知输出结果

有限状态机

有限个状态以及在这些状态之间进行转移和动作等行为的特殊有向图，可以在任何给定的时间根据输入进行操作，从一个状态变换到另一个状态或者促使输出或一种行为

每一时刻都只能处于某一状态

决策树

表达一系列产生式规则if-then形式的条件判断，容易转化为一组产生式规则

置信网络

采用概率理论来解决现实世界中的不确定性和不完全知识，描述不同现象之间内在因果关系的工具

游戏中角色与分类

背景中的活动对象

图形动画技术和艺术修养

控制逻辑简单

游戏中的各种角色

活动方式多样化

控制逻辑复杂

[第十章]自然语言处理及其应用

数据仓库和数据挖掘概述