artificial-intelligence - 在部分随机但受偏好影响的情况下，确定 NPC 将采取什么行动？

Question

我想让游戏中的角色执行部分随机但也受偏好影响的 Action 。例如，如果一个角色感到生气，他们大喊大叫的可能性比讲笑话的可能性更大。所以我在思考如何确定角色会采取什么样的行动。以下是我的想法。

解决方案 #1:遍历每个可能的操作。对于每个 Action 进行随机掷骰，然后将偏好值添加到该随机数。具有最高值(value)的行动是角色采取的行动。

解决方案#2:为一个 Action 分配一个数字范围，更可能的 Action 具有更宽的范围。因此，如果随机掷骰返回 1-5 之间的任何一个，该角色就会讲笑话。如果返回 6-75，他们会大喊大叫。等等。

解决方案 #3:将所有操作分组并制作一个分支树。他们会采取友好行动还是敌对行动？随机掷骰(添加了偏好值)表示敌对。他们会进行人身攻击还是口头攻击？随机卷说口头。继续沿着这条线走下去，直到到达行动点。

解决方案 #1 是最简单的，但效率不高。我认为解决方案 #3 有点复杂，但它不是更有效率吗？

有没有人对这个特定问题有更深入的了解？ #3 是最好的解决方案吗？有更好的解决方案吗？

Answer 1

#1 和#2 很简单，但可能无法很好地扩展到更复杂的行为。行为树(#3)似乎是当今许多游戏的首选系统。您可以在 AiGameDev.com 上找到一些演示和注释，例如http://aigamedev.com/open/coverage/paris09-report/#session3和 http://aigamedev.com/open/coverage/gdc10-slides-highlights/#session2 (Crytek的第一个挺好的)

在 CPU 使用率方面，您可能不需要担心这里的“效率”，因为这不太可能成为您游戏中的主要瓶颈。减少调整行为所需的程序员/设计人员时间更为重要。