1樓：寶寶81989皆諼
war3的ai沒有必要使用你提及的演算法，或者說，根本無法使用。
有相關經驗表明，遊戲的ai如果採用神經網路等演算法，會傻得出奇。
使用學院派演算法的ai總會做出匪夷所思的動作，讓人無法理解，遊戲性盡失。
其主要原因在於遺傳演算法、模擬退火演算法、神經網路演算法、各種分類演算法等等，都是高度概敏伍括化的，旨在找到最優解/或者找到全域性關係。但是我們的ai實際不需要最優解和全域性關係，一是你的電腦沒那麼叼，這麼複雜的情況，如果真的高度概括出來了，其複雜程度是很高的，你的電腦也帶不動，其次是演算法在訓練過程中收斂也會很慢，因為樣本太過複雜，所以也許要花上很久（幾年？猜的）來收斂，如果我們降低收斂精度要求來使速度加快，ai就會變得非常傻，做遊戲明顯不能這樣。
即使上述問題都被解決了，還有個問題就是，電腦得到了最優解和最優數昌拿閉學模型，你作為玩家就沒有勝利的希望了，這遊戲給誰玩？
即使設計公司神經病般的決定如此設計，每當你的遊戲有更新，兵種變化，資料變化，整個演算法就要重新訓練，玩家需要重新**ai的全部內容，對使用者的體驗和公司的工作效率都有損害。
戰略類遊耐裂戲的ai，還是有限狀態機。根據不同情況分類做不一樣的事情，全都設計好，設計的儘量詳細，就ok了。
關於其複雜度：
這類ai的程式體往往超乎想象的長，當然具體長度和遊戲本身的設計也有一定關係，和遊戲其它部分**的設計優化程度也有關係，但是即使在較優環境中，其ai長度也是很長的。具體原因就在於其事無鉅細的分類了所有情況，規定了ai在不同時間不同情況所做的不同事情，作為乙個戰略類遊戲，尤其是即時戰略類遊戲，這是十分複雜的，情況十分多，因此程式本身也會相當的長。
但是他執行速度又快！又像人類在玩！又給了玩家勝利的可能！又容易設計和更改！
2樓：猴kd101555分葉
它基本的設計思想是，通過對地圖場景進行數學建模然後結合模型中的應變數結合賽車本身的引數進行數學結合。最後特出了帶飢搏棗有係數的近似爛拆等式。然後通過數學變換（比如三角變換，等比變化，隨即變換等）使得ai變的非常具備「人」的思維。
還有一種ai是通過行為庫來實現的，在行為庫中，定義了大量的行為，這些行為可能是預先定義好銀信的，可能是遊戲者在平時遊戲的時候被系統錄入的。然後ai通過類似責任鏈（不同等級的責任者對應不同等級的責任行為，你可以去網路搜尋一下）的形式獲取到某乙個時候的行為，從而表現的比較有"智慧型".<>
即時戰略遊戲的 ai 是怎樣實現的
3樓：您的隊友tany醬
個人理解，目前策略遊戲中的ai基本上是以固定策略組進行運作的，以大ra2為例，電腦會以固定的模式發展，然後按照固定的方式出兵；
設定進攻條件：超級**優先打擊成群結對的地面部隊，其次就是直接攻擊基地；單位進攻選陪閉擇距離最近的玩家建築作為進攻頃拆點等……
遭遇不用條件作出不同反應：如基地遭入侵，就會生產防禦型別單位以及建造防禦單位。
難度不同變化在於增加電腦擁有的資源和建造速度的遞增（困難的ai可雀亂棗以同時建造兩個建築，單位生產時間減半，無限自動獲得定值資源等），現在玩的即時戰略遊戲還沒有智慧型到能和人類玩家周旋的能力，ai智慧型程度取決於它會多少「戰略」而定。
即時戰略遊戲的 ai 是怎樣實現的？
4樓：網友
國內真正做過遊戲ai的很少，說概念的人很多，所以看了半天離實際編碼還是很遠，不知道該怎麼入手，因為國內遊戲主要以mmo和卡牌為主，rts比較少，體育競技類遊戲更少，沒幾個真正寫過強ai**的。而從ai的難度上來看，是：mmo < fps < rts < 體育競技。
作為實際開發過ai的人，拿乙份五年前的**，以最難的體育競技類遊戲為例，來科普一下，什麼叫做遊戲團隊策略，什麼叫做分層狀態機？具體該如何落地到**？如果你能實現體育競技的ai，那即時戰略只是小事一樁。
硬派遊戲ai，不是虛無縹緲的神經網路，用神經網路其實是乙個黑洞，把問題一腳踢給計算機，認為我只要訓練叢滲它，它就能解決一切問題的懶人想法。更不是遺中粗傳演算法和模糊邏輯，你想想以前8位機，16位機上就能有比較激烈對抗的足球遊戲、籃球遊戲，那麼差的處理器能做這些計算麼？ 硬派遊戲ai，就是狀態機和行為樹。
狀態機是基本功，行為樹可選（早年ai沒行為樹這東西，大家都是hard code的）。大部分人說到這裡滲培脊也就沒了，各位讀完還是無法寫**。因為沒有把最核心的三個問題講清楚，即：
分層狀態機、決策支援系統、以及團隊角色分配。每個人物身上，有三層狀態機：基礎層狀態機、行為層狀態機、角色層狀態機。
每一層狀態機解決乙個層次的複雜度，並對上層提供介面，上層狀態機通過設定下層狀態機的目標實現更復雜的邏輯。<>
5樓：康小寧
每一層狀態機為下一層設定乙個目標，讓下層自動工作，頂層角色層的目標則由最高層的團隊ai進行戰術指導族備。團隊狀態機跟據當前的遊戲情況確定當前首要目標（進攻或者防守），又根據當前的勢力圖等資訊，確定進攻或者防守的具體戰略（比如中路突破、盤路包抄、下底傳中等），最終為當前己方的所有角色分兆兆毀配乙個新的任務，即設定角色層狀態機的新目標，確定他是做主攻還是做助攻，還是聯防還是策應。具體該怎麼聯防，怎麼策應，那就是角色層狀態機的事情了。
其實團隊ai沒那麼玄乎，任何問題就是乙個程式設計的建模問題，而最複雜的體育競技類遊戲的ai策略，上文已經給出模型，相信各猜襲位略加修改即可使用。寫狀態機是遊戲ai的硬功夫，如果狀態機邏輯經常改變或者專案規模大了以後可以考慮引入決策樹來控制狀態機，程式提供一系列介面，然後用視覺化的器進行更改，感興趣的人可以參考決策樹相關文章。<>
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