unity-game-engine - 如何在太空入侵者中实现神经网络？

Question

我正在统一游戏引擎中开发太空入侵者克隆。我想让敌人变得聪明。我尝试的一种方法是使用最小最大算法。我获取了玩家的 x 坐标，并从中制作了最小最大树，并用它来使敌人在特定时间间隔后离开该位置。然而这并没有起到很好的作用。现在我希望敌人能够学习和进化，以避免玩家使用神经网络。我如何在《太空侵略者》中实现这一点？在太空入侵者中是否有比神经网络更好的算法？

Answer 1

几乎任何学习算法都会比神经网络更好。然而，这是一个非常深刻的话题——你需要的是一本书和几个月的时间，而不是一个快速的答案。

所以我会推荐一些:

• Artificial Intelligence: A Modern Approach作者:Russell & Norvig。
• AI Game Programming Wisdom作者:史蒂夫·拉宾(编)。
• Artificial Intelligence for Games由 Millington & Funge 设计。

我不推荐为此使用神经网络，因为即使使用最现代的学习优化技术，它们也需要很长时间来学习(无论如何我认为你不会在任何书中找到这些技术) 。您希望这些入侵者能够即时学习，因此您需要响应速度更快的东西。

我可能会使用决策树，并保留有限长度的内存向量，以便小动物能够快速适应玩家策略的变化。