銃撃戦の敵の進化

敵がプレイヤーに対する相対的な成功への反応として実際に進化するようなシューティングゲームはありますか？

進化するということは、それぞれの敵が行動をコードする遺伝情報を持っていることを意味します。長持ちする、またはより多くのダメージを与える敵は、遺伝子を混合して新しい敵を作成することができます。これにより、敵は特定のプレイヤーにより良く適応するようになります。

「警告永遠」と呼ばれる日本のフリーウェアPCシューティングがあります。これは、プリセットを切り替えるだけではなく、アプローチ方法に基づいてボスを進化させます。また、無料であることはとても楽しいです。

私が見つけた別のゲームは、個々の敵とは対照的に、進化アルゴリズムを使用してシューターゲームの定義全体を組み合わせるPetri Purhoの「Evolution Shooter」です。

リアルタイムでもシューティングでもありませんが、車の戦闘ゲームを開発する際、進化プロセスを使用してAIを構築しました。敵車は、トラックの端や他の車両の位置を見ることができました。

しかし、どのように破壊するのが難しいか、いつ始めるか、どのように敵を回避するか、相手をターゲットにするか、運転に集中するかなどはすべて変数として設定されていました。その後、AIは変数をゆっくり調整しながら一晩中ラップを実行するようにセットアップされました。毎朝、前の夜のデータを見て、最高のラップタイム/キルを記録したデータを見つけて、それを再び突然変異させます。最終結果は、任意のトラックにダンプされ、競争できるAIです。

これはすべてゲームに組み込まれたため、プレーヤーと対戦することからは学習しませんでした。

プレーヤーの傾向を追跡し、それらの選択を予測するために動作するいくつかのスポーツゲームがありますが、シューティングゲームでアダプティブAIを出荷したかどうかはわかりません。

この概念に基づいたRTSがあります。しかし、進化する敵の代わりに、プレイヤーは繁殖、適応、進化できるユニットを訓練します。

ネロ

この背後にある技術は、NeuralEvolutionと呼ばれるニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムの組み合わせです。

Neuro-Evoving Robotic Operatives（略してNERO）は、インテリジェントエージェントを実践的に適応させてプレイできるユニークなコンピューターゲームです。挑戦的なタスクのために彼らの人工脳を調整することによって、あなた自身のロボット軍隊を進化させてください、そして、オンライン競争であなたの友人のチームとそれらを戦ってください！

http://nerogame.org/

ギャラティックアームズレース

同様の技術を使用した別のゲームがありますが、代わりにユーザーの効果と全体的なゲームプレイに基づいてカスタム武器を進化させました。

このゲームの主な目的は、ゲーム用のコンテンツをインテリジェントに作成する自動コンテンツ生成技術の可能性を探ることです。GARでは、すべてのプレーヤーの武器は、武器の使用統計に基づいてcgNEATアルゴリズムによって生成されます。ただし、cgNEATは、人々が好む武器を単に再スポーンするわけではありません。むしろ、過去に人気があったものに精巧な新しい武器を作成します。

http://gar.eecs.ucf.edu/

注意：

これらのゲームは両方とも、アカデミックな追求として開発されました。

あなたが言った意味では正確には進化していませんが、それでも面白いです：

バルブによるLeft 4 Deadゲームの両方で、プレイヤーの動作に基づいてレベルを調整するAIディレクターがいます。

「ディレクターは、各プレイヤーの現在の状況、ステータス、スキル、場所に基づいて敵とアイテムをさまざまな位置と量に配置します」-http://en.wikipedia.org/wiki/Left_4_Dead#AI_Director

Rezは、そのレベルでの成績に基づいて、レベルボスの難易度を変更します。