C＋游戏编程：创建3D游戏

原书来自：异步社区

翻译by曾小健

第4章 人工智能

人工智能算法用于确定计算机控制的实体在游戏中的动作。本章介绍三种有用的游戏人工智能技术：1.用状态机改变行为2.实体在世界中移动的计算路径（寻路），3.在双人回合游戏（极小化极大和游戏树）中作出决定。本章将向读者展示如何应用这些AI技术来创建塔防游戏项目。

4.1状态机行为

对于非常简单的游戏，AI始终具有相同的行为。例如，双人兵乓中的AI只需跟踪移动中球的位置。 因为此行为在游戏中并没有改变，所以它是无状态的。但对于更复杂的游戏，AI在不同的时间点表现不同。 在吃豆人中，每个幽灵都有三种不同的行为：追逐玩家，散开（幽灵回到设置的“起始位置”），或者跑离玩家。在行为中表示这些变化的方式就是用状态机（statemachine），其中每个行为对应于一个状态。

4.1.1设计状态机

状态本身只是部分定义状态机。 同样重要的是状态机决定如何改变或在状态之间转换。此外，每个州可以有进入或退出州时发生的行为。

在为游戏角色的AI实现状态机时，首先谨慎规划不同的状态以及它们如何互连。以隐形游戏中的基本防卫角色为例。 默认情况下，守卫在预定义路径上巡逻。 如果守卫在巡逻时检测到玩家，则会开始攻击。如果在任何时间点，守卫受到致命伤害，它就会死亡。在这个例子中，守卫AI有三种不同的状态：巡逻，进攻和死亡。

接下来，读者需要为每个状态定义转换。死亡状态转换非常简单：当守卫造成致命伤害时，转换为死亡。 无论当前状态如何，都会发生此情况。 如果在巡逻状态期间发现了玩家，则守卫进入攻击状态。图4.1中的状态机图表示状态和转换的组合。

图4.1基本的隐形AI状态机

尽管这个AI是功能性的，但大多数隐形游戏中的AI角色更为复杂。 假设守卫在巡逻状态时听到可疑声音。 目前的状态机决定守卫继续巡逻。理想情况下，声音应该惊动守卫，并让守卫去搜索玩家。 调查状态可以代表这种行为。