AI для компьютерной игры

[B@R5uk]

Corwin в сообщении #708968 писал(а):

Полевая модель

Весьма интересный взгляд на проблему. Кстати, обе эти модели вполне совместимы, так как нацелены на разные действия. Первая -- на принятие решений, вторая -- организацию движения.

Но опять же, это всё модели, решающие конкретные математические задачи. ИИ, путь даже примитивный, подразумевает некоторый универсальный алгоритм, который может решать различные задачи, адаптируясь к окружающим условиям. То есть, это надстройка, которая содержит базу данных не только собственно данных (известные области карты, характеристики союзников и противников, цели, задачи, имеющиеся средства), но и алгоритмы действий, модели поведения. Последние два пункта -- это тоже данные, которые могут модифицироваться, дополняться, открываться (создаваться).

Как хоть как-то (путь даже неэффективно) реализовать эту надстройку, я понятия не имею и даже нигде ничего подобного не читал.

[Corwin]

Обычно АИ сводится к организации движения, так решение, куда стрелять и т.п. принимается более-менее однозначно.

Первая модель - тоже организация движения. Принимаем решение, за кем/от кого бежать или стоять на месте. Но она более примитивная, что не позволяет решать одновременно несколько задач (например, убегать от противника и бежать к своим). Так же в полевой модели можно задать поля таким образом, чтобы наш танк не просто убегал, но и пытался спрятаться за препятствиями (для это достаточно задать небольшое притяжение к препятствиям).

[Rasool]

Euler7 в сообщении #678898 писал(а):

Боле конкретная задача- нужно добраться до определённой точки. Целевая точка задана координатами, в общем случае бот знает только часть карты:

бот начинает путь в зелёной точке, ему нужно добраться до красной, по белому цвету можно перемещаться, по чёрному нельзя, а про серую пока ничего не известно. Как в такой ситуации действовать? Алгоритмы на графах напрямую не применить, а идти напрямик с обходом препятствий в ряде случаев глупо(можно угодить в тупик, который бот разведал ранее).

У нас один человек защитил диссертацию в конце 90-х по поиску путей для редундантного (многозвенного) манипулятора робота в пространстве с препятствиями. Там он тупо реализовал метод ветвей и границ:
Идем вперед на один шаг. Если впереди препятствие, то возвращаемся на шаг назад и поворачиваем на заданный угол (например, 45 градусов) влево-вправо. Если успех - можем попытаться оптимизировать угол поворота, применив дихотомию угла поворота и т.д.