戦略的なAIエンジンがどのように機能するかに興味があります。たとえば、ターンベースの戦略ゲームで軍隊を配置する場所を評価する方法などです。
目標ベースのAIがどのように機能するかはわかっていますが、それはCivilizationのようなゲームで何を構築または研究するかを決定するための良いアプローチだと思います。
しかし、部隊/部隊の戦術的/戦略的配置。これらのことを評価するためにどのアルゴリズム/戦略が使用されていますか?参考文献/記事はありますか?
戦略的なAIエンジンがどのように機能するかに興味があります。たとえば、ターンベースの戦略ゲームで軍隊を配置する場所を評価する方法などです。
目標ベースのAIがどのように機能するかはわかっていますが、それはCivilizationのようなゲームで何を構築または研究するかを決定するための良いアプローチだと思います。
しかし、部隊/部隊の戦術的/戦略的配置。これらのことを評価するためにどのアルゴリズム/戦略が使用されていますか?参考文献/記事はありますか?
回答:
「ゲームの人工知能」という本を読むのは非常に役立つでしょう。さまざまな種類のゲームのAI実装に関する洞察を提供します。(たとえば、部隊の配置/移動、経路探索、決定木など)
http://www.amazon.com/Artificial-Intelligence-Games-Second-Millington/dp/0123747317を参照してください
おそらく最良の解決策ではありませんが、決定木、具体的にはミニマックスツリーを採用するのが良い方法です。見るhttp://en.wikipedia.org/wiki/Minimaxをください
世界の状態がどれだけ良いか悪いかを決定できるヒューリスティック関数を作成する必要があります。しかし、可能性のある多数の世界状態で作業している場合、これは少し複雑になる可能性があります。
残念ながら、人工知能はコンピューターサイエンスのサブセクション全体です。それは本当に巨大です-あなたがウォームアップさせるために大学で数学期を取ることができる何か。
意思決定ツリー、ルールエンジン、ニューラルネットワークなど、多くの一般的なオプションがあります。後者については、ほとんどの人が最初に聞いたときに非常に興味深いと感じる傾向があります(また、シナリオの種類では常に恐ろしいアイデアであることがわかります)再説明-それに注意してください)。基本的なAI開発全般に関するいくつかのトピックまたは本を参照することをお勧めします。最初は特にゲームに直接関連しているようには見えないかもしれませんが、基本を理解していただければ幸いです。
モンテカルロツリー検索をご覧ください(最小最大値に似ていますが、最近のゲームで大きな分岐係数を使用して表示される種類の大きなツリーを削除します)。
http://en.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo_tree_search
http://aigamedev.com/open/coverage/mcts-rome-ii/
http://www.aot.tu-berlin.de/fileadmin/files/lehre/diplomarbeit/BA_Barbara_Konz.pdf