私は、FSMを使用してFPSを実装したコースプロジェクトに取り組んでいます。ゲームのトップ2dビューを表示し、ボットとプレイヤーとサークル。ボットの動作は確定的でした。たとえば、ボットの健康がしきい値以下に低下し、プレーヤーが見える場合、ボットは逃げます。そうでない場合は、ヘルスパックが検索されます。一人称シューティングゲームでFSMの代わりに隠れマルコフモデル
しかし、このケースでは、私たちがすでに決めたルールに基づいて決定されるため、ボットには多くの情報が表示されません。
ボットに実際のインテリジェンスを実装するのに役立つ他のテクニックは何ですか？私はHMMを見てきましたが、ボットが不確実性を増すのに役立つかもしれないと感じています。ボットは事前定義されたルールに依存するよりも意思決定に自律的になり始めます。
あなたはどう思いますか？アドバイスをいただければ幸いです。
私は、隠れマルコフモデルを使用することは本当により自立するとは思わない。状態機械の明示的な規則ではなく、モデルのより不透明な規則に従うだけです。それはまだ決定論的です。彼らがもたらす唯一の不確実性は、予測を基礎とする単純なルールセットを持っていないオブザーバーにとってです。
それは効果的に使うことができないと言っているわけではありません。私が正しく思い出すと、FPSゲームのいくつかのボットがこの種のシステムを使ってプレイヤーから学び、自分のAIを開発しました。
しかし、これはプロセスでモデル化したいものに正確に依存します。 AIはアルゴリズムに関するものではなく、表現に関するものです。現在のFSMと同じ状態を選んで既存のプレイヤーのトランジションを観察するだけであれば、熟練者の入力でFSMのルールを慎重に調整するよりも優れたシステムを得ることはできません。
現在、現代科学以外にも考慮されているように、「いくつかのリアルインテリジェンス」を実装するつもりはないとすれば、作成できるものは何ですか？それは自分の実験から学ぶシステムですか？人間の主題を観察することによって学ぶシステム？対戦相手が予測するのをより困難にするために意図的に選択肢を導入するもの
HMMは確率論的であり、決定論的ではありません。 –
モデル自体は決定的でもなくても、それは/ something /の単なるモデルです。あなたはそれをどのように使用するかは、ランダムな要素を持つ可能性がありますが、それで有限状態マシンになる可能性があります。その使い方の選択は面白いですが、最初にモデルに入れたものほどではありません。 – Kylotan
さて、私は、プレーヤーがボットの動作を予測できないようにしたいと思っていました。マルコフシステム/ファジィシステムは、不確実性のレベルを導入することでそれを助けるでしょうか？私は同意する、ルールはまだプログラマによって与えられているので、それはボットの実際の "インテリジェンス"を増加させないかもしれない。 – Karan
これは、遺伝的アルゴリズムを解読するのに最適な時間のように聞こえます。 FPSの「フィットネス」はかなり簡単に決めることができます。ボットを生成してお互いの詰め物を爆発させるという単純な問題です。別のポイント：あなたはあなたのFSMでボットがどのように動作するかを正確に知っています。多少のランダム性を追加することで、時々あなたを驚かせることができます。 –