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DOTA游戏中人工智能的设计与实现

发布时间:2017-12-08 10:53:00 文章来源:未来智库    
    【摘 要】基于用户角度出发,提出更加能够满足新手玩家的人工智能(简称AI),并且提升AI在玩家中的需求度。该算法解决了目前DOTA游戏中AI存在的一些问题,将DOTA中迟钝的人工智能进一步优化,并深度考虑DOTA中复杂的游戏环境与各阶段的玩家需求,最终实现集成程更高、智能程度更加完善的AI。并将这一智能合成算法应用在自主研发的实际游戏中,验证了算法的可行性。
       【关键词】DOTA人工智能;智能算法;JASS语言
       0.引言
       DOTA游戏以及所有的即时战略游戏中,人工智能(AI)是不可或缺的一大工具。新手玩家通过对AI的对战初步了解整个游戏的规则、战斗方式、英雄特性等。在非联网的情况下,AI也是玩家的唯一对手。
       传统AI:战斗模式单一,反应速度缓慢,行动指令呆板,无法较好的分析战场形势与战斗情况。水平低,容易被玩家识别出设计好的指令,从而导致轻易击杀,影响游戏的娱乐性。
       创新AI:模拟人类思维,有了较高的智商的。新手玩家能够通过与AI的对战,逐渐学会游戏的玩法,提升对游戏的认识,而并不像以前的直接与人类对抗导致被高端玩家蹂躏。
       此外,创新型AI不只面向新手玩家,基于AI具有水平高、套路广、懂得随机应变等特点,同时能够使得高水平玩家从与AI的对战也能获得乐趣,进一步提升用户体验。
       1.AI算法核心功能
       AI的核心功能包括控制中心、巡查系统和指令中心。巡查系统好比AI的眼睛和大脑,AI通过巡查系统来获取游戏数据并且分析这些数据;巡查系统分析的结果传达给指令中心,经过指令中心处理后转化成指令信号传达给控制中心;控制中心将信号转化为AI的具体行为[1]。具体功能如下:
       2.AI核心功能实现
       2.1巡查系统
       若对于任意一个技能An得知其剩余冷却时间为Yn、冷却的总时间为Zn,则必然存在线性函数fn使得技能冷却程度Cn为:
       Cn=fn(Yn,Zn),Cn∈[0,1]
       则对于任意技能An技能强度Pn与冷却程度Cn和其他参数X的对应关系如下所示:
       Pn=fc(Cn,X)
       2.2自我学习功能
       AI的自我学习使得AI在实际战斗中能够不断地提升自己的水平。为了实现这一块功能,我们一改传统直接给AI编程固定的套路,让AI知道自己有何种技能、属性,并且告诉AI各种行为将会产生的结果,让AI自己计算当前情况下最有效的套路,这样的设计让AI在复杂的实际游戏战斗中能够有出色的表现[3]。
       2.3指令中心
       指令中心是将信号转化为实际行动的系统功能模块。
       比如指令中心接受到控制中心传来的一个“ATTACK”指令,那么指令中心将对英雄下达攻击指令,并反馈给控制中心此次指令的结果,如英雄被击晕了,那么此次指令必将是执行不了的,那么将反馈给控制中心一个被击晕的信号,控制中心立马重新计算应对措施。
       2.4控制中心
       各个子系统通过控制中心连接成一个完整的AI系统,控制中心接受各个子功能的数据和分析结果,然后向指令中心发布指令。
       例如在实际战斗中,一个具有控制技能的高爆发法师,首先他看见他的正前方有一名敌人,通过知己知彼系统,AI得知目标敌人的战斗力比自己低,可以击杀。接着AI开始思考击杀策略,通过自我学习系统,AI计算出了最优方案:先通过走位靠近目标敌人,然后试用控制技能将其制服,在控制技能期间AI对目标敌人进行普通攻击,当控制技能快要结束时AI放出大招将其击杀。知己知彼、自我学习系统计算出的结果传达给控制中心,控制中心对指令中心发布指令,于是AI就行动了起来。
       3.结论
       人工智能的设计与开发进一步完善了传统AI在DOTA等即时战略游戏中的不足,从玩家的角度出发,设计出针对各个水平层次的人工智能。玩家的需求才是游戏设计的根本,玩家的体验才是游戏设计的目标,保证玩家出色的游戏体验,才能让游戏有更大的市场竞争力。 [科]
       【参考文献】
       [2]袁媛.人工智能与智能系统[J].甘肃科技,2006.
       [3]张钹.智能模拟与人工智能系统[J].科学中国人,1996.
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