星际争霸中,玩家需要按照合理的顺序去建造单元,以尽快形成所需的战斗力。不过,找到最优的建造顺序并不简单,需要做权衡。例如,玩家可以先建造一些工人,让工人去采集资源,工人越多收集资源的速度就越快,从而尽快达成建造的条件,然而建造工人也需要消耗时间,太多工人也是浪费,因此需要找出一个合理的建造方法。
本文内容主要结合UAlbertaBot的代码和相关的论文《Build-order Optimization in StarCraft》进行分析,论文地址如下:
https://www.aaai.org/ocs/index.php/AIIDE/AIIDE11/paper/viewFile/4078/4407
UAlbertaBot的策略管理器(StrategyManager)会根据当前局势去选择一种策略(具体方法后续再探讨,这里先关注建设相关),每种策略包含该策略下需要有哪些单元。
例如,如果AI选择神族(protoss),策略管理器有可能产生一个叫ZealotRush的策略,这个策略对应以下的建造目标,包含一些Probe(工人)、Pylon(水晶塔)、Gateway(兵营)和Zealot(狂热者,一种攻击单位)。
["Probe", "Probe", "Probe", "Probe", "Pylon", "Probe", "Gateway", "Gateway", "Probe", "Probe", "Zealot", "Pylon", "Zealot", "Zealot", "Probe", "Zealot", "Zealot", "Probe", "Pylon", "Zealot", "Gateway", "Probe", "Pylon", "Probe", "Zealot", "Probe", "Zealot", "Zealot", "Zealot", "Zealot", "Pylon", "Probe", "Zealot", "Zealot", "Zealot" ]},
当AI选择的策略有变更、或者玩家某些单元被歼灭时,就需要更新建造顺序。而ProductionManager便会根据StrategyManager的建造目前去建设。源码中,上层通过如下接口给ProductionManager设置建设目标。
void ProductionManager::setBuildOrder(const BuildOrder & buildOrder);
再通过performBuildOrderSearch方法做深度搜索,最终获得最优建造顺序。
ProductionManager::performBuildOrderSearch()
程序将游戏的建造部分抽象成“游戏状态”和“动作”,并使用搜索算法来计算最优解。
状态
对于游戏状态,抽象成 S=(t,R,P,I) ,各含义如下:
通过抽象,程序便能够使用较为简单的数值来表达游戏状态,虽然这样的表达简化了很多内容,却也降低了计算量,游戏AI程序的运行速度不能太慢,才能够做到实时操控
动作
举例来说,对于“生产一个神族的龙骑兵”(Produce Protoss Dragoon)这么一个动作,而言
玩法的抽象
在实际的游戏中,建造过程和收集资源的过程都较难用数学去表达,因为建造和收集过程中,需要派遣工人,让工人走到目的地,然后建造或收集,对于收集,工人还需要把矿物拿回基地,这个过程会涉及资源的位置、地图寻路,比较复杂。因此,做了一些适当的简化,如下所示。
状态转换
对于游戏的状态转换,做出如下三种抽象:
综合起来即可得到状态转换函数 S′=Do(Sim(S,When(S,a)),a),既想执行动作a,先计算满足条件所需的时间,然后等待条件满足,最后执行。
在做好抽象定义之后,即可从当前游戏状态(S)开始,找出达成建造目标(G)的方法,具体是通过深度优先搜索(depth-first recursive search),递归遍历当前状态下可能的发生的动作,具体算法如下:
这么做法还有个问题,实际游戏是多个动作并行处理,不过要做到并行处理动作的计算量很大,算法中采用串行来模拟并行,公式如下所示,即将a和b动作的并行视为有顺序的执行。
Do(S,a+b)=Do(Do(S,a),b)
UAlbertaBot将以上算法封装成一个成为BOSS的子系统,上层可以直接调用,输入当前局势和目标,它会返回搜索到的动作序列。
文章会分如下几篇
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页面更新:2024-03-16
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