談到人工智能(AI)，這個話題就太大了；大學(xué)里有《人工智能教程》專門講這方面的知識，什么大名鼎鼎的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等等均可一窺究竟，這里如贅述似乎有些班門弄斧，我們暫且丟它一邊去吧。

　　本節(jié)，我的主要目的是與大家共同探討AI在RPG游戲中的應(yīng)用。看過之前教程的朋友一定不會陌生，A*算法就是其中的一個重要組成部分；而本系列Demo中則使用了更為高級的改進(jìn)型A*算法，不僅優(yōu)化了性能，同時也大幅提升了玩家的操控體驗。除此之外，AI更常見于RPG游戲中的角色，接下來我將引領(lǐng)大家循著AI的足跡，逐步探尋Silverlight網(wǎng)頁游戲中的AI系統(tǒng)設(shè)計與Demo實現(xiàn)。

　　以一份網(wǎng)上見到的AI系統(tǒng)設(shè)計文檔作為開始，我們不妨首先分析下它的主體思路，大可斷定其為直觀的解析當(dāng)前國內(nèi)即時類MMORPG主流角色AI設(shè)計：以古老而傳統(tǒng)的有限狀態(tài)機(jī)FSM(Finite State Machine)固定決策樹AI為原型，簡單而直接。當(dāng)然，為了讓游戲體驗更加有趣且不至于顯得一成不變，我會考慮引入基于Random的各類概率機(jī)制，即使用隨機(jī)性和靈活性更強(qiáng)一些的模糊狀態(tài)機(jī)FuSM(Fuzzy State Machine)。所有非控角色的行為完全無規(guī)律可循難道不會更吸引人嗎？

　　有了大體思路后，接下來我們要做的就是將復(fù)雜而龐大的AI系統(tǒng)簡化，使之更好理解并最終轉(zhuǎn)化成Silverlight游戲程序代碼。縱橫剖析，我更青睞于按照策略AI (tactic)與行為AI (action)兩部分予以劃分。所謂“策略AI”即角色何時采取何種決策，而“行為AI”則為角色按決策執(zhí)行何種行動。

　　基于以上方案，我首先在角色控件的內(nèi)部添加一個計時器用于AI邏輯循環(huán)，其中策略AI間隔3秒執(zhí)行一次，用于敵對角色的搜捕(索敵)；行為AI與角色動作切幀率同步，根據(jù)實時情判斷應(yīng)該執(zhí)行警戒/追擊/攻擊/轉(zhuǎn)向/逃逸/或其他等行動；而這兩種AI在角色控件中分別對應(yīng)兩個事件，對于主角來說，玩家的操作已相當(dāng)于主角的策略，因此主角只需注冊行為AI事件，而其他非控角色則需要同時兼具兩者以具備完整的AI能力：

/// <summary>
/// 動作(幀)切換時觸發(fā)
/// </summary>
public event EventHandler ActionTrigger;

/// <summary>
/// 以1秒為基礎(chǔ)單位的時間間隔觸發(fā)器
/// </summary>
public event EventHandler<IntervalTriggerArgs> IntervalTrigger;

/// <summary>
/// 間隔觸發(fā)器參數(shù)
/// </summary>
public class IntervalTriggerArgs : EventArgs {
    public int Count { get; set; }
}

int tickCount = 0;
IntervalTriggerArgs intervalTriggerArgs = new IntervalTriggerArgs();
void intervalTrigger_Tick(object sender, EventArgs e) {
    intervalTriggerArgs.Count = tickCount;
    if (IntervalTrigger != null) { IntervalTrigger(this, intervalTriggerArgs); }
    tickCount = tickCount == Int32.MaxValue ? 0 : tickCount + 1;
}        

        

        
        
      
        
NET技術(shù)：Silverlight 2.5D RPG游戲技巧與特效處理：（十一）AI系統(tǒng)，轉(zhuǎn)載需保留來源！
        
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