MMORPG游戲的人工智能AI和行為樹設(shè)計

1、MMORPG游戲的人工智能（AI ）和行為樹設(shè)計文 / alchemistli 什么是 MMORPG 的 AI ?玩MMORPG的地球人都知道，MMORPG的AI實(shí)在是弱智 的要死。即 使是在WOW這樣頂級的游戲中，AI也是有限得掉渣，絕大部分NPC都 像一個木樁一樣，哪怕是精心設(shè)計的BOSS也就只有一些戰(zhàn)斗AI O盡管有很多人把動畫，或者自動尋路之類的功能也叫做AI ,但是我們并不討論這種基本功能。我們討論的AI是指，可以使得NPC好像一個真人一樣活動的AI O擁有這樣AI的NPC看起來就不再是那個只有血條和攻擊力的模 型，而給玩家的感受會是一個有信念、欲望和意圖的生命。從更廣泛的意義 上說

2、，如果整個游戲世界是高AI ”的，那么這個游戲世界會充滿著自由度。這意味著玩家可以在游戲中創(chuàng)造”出前所未有的武器、科技甚至?xí)?有能力改變整個游戲世界外貌和文明。如果真正出現(xiàn)這樣款MMORPG ,那 么贏得粉絲們的驚聲尖叫應(yīng)該并不意外。品管中心孕育中的項目“失落的大陸”目前就正在向這個方 向努力中，希望能夠取得一定水準(zhǔn)的突破。個典型的AI系統(tǒng)包括，感知，導(dǎo)航和決策三個字系統(tǒng)。對于游戲來說，感知系統(tǒng)是可以“作弊”的，不需要NPC去“感知”世界，系統(tǒng)可以直接告訴NPC世界是怎樣的。而導(dǎo)航系統(tǒng)，不屬于今天的討論范圍。而決策系統(tǒng)才是讓NPC看起來可以有自己的意圖和信念，所以我們接下來主要討論決策系統(tǒng)。A

3、I決策系統(tǒng)的常見模型AI決策系統(tǒng)往往是這樣寫的:switch （自己） case 血量充足"： 打怪（）；break;case 快死了 "補(bǔ)血 0 ; break： case 死了戲全局->Ganieover（） ; break： 復(fù)制代碼件的提高, 以分給AI執(zhí)行的CPU時間越來越長，老板們可隨著硬對AI的要求自然也提高了，比如說老板可能會想出這樣的策略：血量80的時候用魔法補(bǔ)一補(bǔ)就行了，血量60的時候吃個小血瓶，血量40的時候吃大血瓶，血量20的時候趕快逃跑。于是AI程序員就需要找到上面這個switch ,然后修改里頭的case。想象一下，萬一碰到了一個Dota高

4、手當(dāng)老 板，心中有著各種很NB的殺敵策略，需要隨時根據(jù)環(huán)境狀態(tài)判斷利用哪 種策略。當(dāng)策略越來越多，很快，一個帶有上 萬行代碼的函數(shù)就橫空出世 7!如果這個時候遇到bug 了，甭說修復(fù)了，僅僅是閱讀這個函數(shù)就恐怕 就得嘔吐了。毫無疑問，上面的方法在遇到大量的狀態(tài)的時候會讓代碼崩潰，不過經(jīng)過無 數(shù)前輩前仆后繼用各種切身努力，幫我們提出了一種又一種精簡代碼的手 段。目前常見的AI模型包括FSM （有限狀態(tài)機(jī)，包括HFSM分層有限狀態(tài)機(jī)）和Behavior央”switch-case來說，F(xiàn)SM編程與人類思維相似從而便于梳理，更加靈 活。當(dāng)每種狀態(tài)被封裝之后，就不會再有一個“中函數(shù)來控制所有 的邏輯，每

5、個狀態(tài)只要管好它自己就好了。這樣復(fù)雜的決策系統(tǒng)就被切分兩個子系統(tǒng)，不同狀態(tài)以及狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)化。切分后的這兩個子系統(tǒng)的復(fù)雜度與原系統(tǒng)比都大大簡化，從而使得代碼變得可以維護(hù)。FSM在相當(dāng)多的游戲中被應(yīng)用，甚至Unreal Engine的腳本語言是直接支持狀態(tài)編程的。當(dāng)游戲中的NPC決策并不太復(fù)雜時候，F(xiàn)SM是非常有效的。比如Half-Life這款游戲，里面的AI被業(yè)界稱贊了很久，而其中的AI就是通過FSM來實(shí)現(xiàn)的。們接下來通過一個簡單的例子來認(rèn)識一下FSMo比如個AI文字表述如下:1）平時的狀態(tài)是巡邏2）如果遇到敵人之后打量一下敵人3）如果敵人比自己弱小,那就打攻擊4）如果敵人比自己強(qiáng)大，那就跑逃

6、跑那么這個可以很自然的轉(zhuǎn)換成FSM ,然后進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn)帶邊框的節(jié)點(diǎn)表示狀態(tài)，而箭頭上的條件表示狀態(tài)切換的條件。雖然FSM簡潔，和人的直覺思維相近，但是FSM也是有缺點(diǎn)的:A）由于我們所能做的僅是編輯從一狀態(tài)到另一狀態(tài)的轉(zhuǎn)換，而無法做出更高層次的模式功能，所以會導(dǎo)致我們發(fā)現(xiàn)自己總是在構(gòu)建相似的行為，這會花費(fèi)我們大部分時間。B）使用FSM實(shí)現(xiàn)目標(biāo)導(dǎo)向的行為需要做很多工作。這是一個大問題，因為大部分有針對性的AI需要處理長遠(yuǎn)目標(biāo)。C） FSM難以并發(fā)。當(dāng)并行運(yùn)行多個狀態(tài)機(jī),要么死鎖，要么我們通過手工編輯來確保它們在某個程度上能夠兼容。D）大規(guī)模支持較差，即使是分層的有限狀態(tài)機(jī)，也難以大規(guī)模擴(kuò)展。它們

7、往往是在其中夾雜一大塊邏輯代碼，而非行為編輯模塊化。E）用FSM實(shí)現(xiàn)任何設(shè)計都需要做大量工作，需要花費(fèi)設(shè)計師的大量時間（并非編程時間），甚至最終這還會成行為中的bugs的來源。行為樹（Behavior Tree） 行為樹是在Next-Gen AI中提出的模型, 雖說是Next-Gen Al ,但距其原型提出己有約10年時間。其中 Spore （抱子）,Crysis （孤島危機(jī)）2, Red Dead Redemption野大鏢客：救贖）等就是用行為樹作為它們的AI模型。而越來越多的引擎也都開始直接支持行為樹，比如Cry Engine,Havok 等。對于用行為樹定模型構(gòu)造的AI系統(tǒng)來說，每次執(zhí)

8、行AI時，系統(tǒng)都會從根節(jié)點(diǎn)遍歷整個樹，父節(jié)點(diǎn)執(zhí)行子節(jié)點(diǎn)，子節(jié)點(diǎn)執(zhí)行完后將結(jié)果返回父節(jié)點(diǎn)，然后父節(jié)點(diǎn)根據(jù)子節(jié)點(diǎn)的結(jié)果來決定接下來怎么做。行為樹常見的基本類型節(jié)點(diǎn)有5種（當(dāng)然也可以擴(kuò)展更多類型）:1）順序節(jié)點(diǎn)（Sequence）：屬于組合節(jié)點(diǎn)，順序執(zhí)行子節(jié)點(diǎn)，只要 碰到一個子節(jié)點(diǎn)返回false,則停止繼續(xù)執(zhí)行，并返回false,否則返回true,類似于程序中的邏輯與。2）選擇節(jié)點(diǎn)（Selector）:屬于組合節(jié)點(diǎn)，順序執(zhí)行子節(jié)點(diǎn)，只要碰到一個子節(jié)點(diǎn)返回true,則停止繼續(xù)執(zhí)行，并返回true,否則返回false,類似于程序中的邏輯或。3）平行節(jié)點(diǎn)（ParallelNode）：提供了平行的概念，無論

9、子節(jié)點(diǎn)返回值是什么都會 遍歷所有子節(jié)點(diǎn)。所以不需要像哪個Ch訂d Node應(yīng)擺前，哪個應(yīng)擺后。Selector/Sequence 那樣預(yù)判Parallel Node 增加方便性的同時，也增加實(shí)現(xiàn)和維護(hù)復(fù)雜度。4）條件節(jié)點(diǎn)5)執(zhí)（Condition）:屬于葉子節(jié)點(diǎn)，判斷條件是否成立。行節(jié)點(diǎn)（Action）:屬于葉子節(jié)點(diǎn)，執(zhí)行動作，一般返回true接下來我們看一個行為樹構(gòu)造的AI ,這個AI的邏輯文字表 述為，一個NPC在晚上需要執(zhí)行巡邏任務(wù)。而且如果天下雨的話，戶外的人是需要打傘的。程序大概流程如下1)次處理接先處理Basic_AI節(jié)點(diǎn)，由于該節(jié)點(diǎn)是并行節(jié)點(diǎn)，所以將會依 下來兩個子樹，無論第一個

10、子樹的返回值是什么。2）對于打傘節(jié)點(diǎn)，由于該節(jié)點(diǎn)是順序節(jié)點(diǎn)，所以會依次處 理其子節(jié)點(diǎn),但是如果某個子節(jié)點(diǎn)返回false,那么該節(jié)點(diǎn)執(zhí)行停止執(zhí)行，并且返回false。因此執(zhí)行打傘動作會不會執(zhí)行取決于在它前面的兩個條件是否返回true3）執(zhí)行完大傘節(jié)點(diǎn)后，接下來必然會執(zhí)行守夜節(jié)點(diǎn)，而守夜節(jié)點(diǎn)是選擇節(jié)點(diǎn)，所以要 么會執(zhí)行夜里巡邏，要么會執(zhí)行休息節(jié)點(diǎn)。夜里巡邏會不會這姓自然取決于條件節(jié)點(diǎn)是晚上嗎的返回值行為樹模型看似簡單，但是以下幾個優(yōu)點(diǎn)讓行為樹目前變成了復(fù)雜AI的主流模型A）靜態(tài)性越復(fù)雜的功能越需要簡單的基礎(chǔ)，否則最后連自己都玩不過來。即使系統(tǒng)需要Halo3帶來方便。B）直觀性行為樹可以方便地把復(fù)雜

11、的AI知識條目組織得非常直觀。默認(rèn)的組合節(jié)點(diǎn)處理子節(jié)某些動態(tài)性，也應(yīng)該盡量使用靜態(tài)的行為樹來表示。相對于Halo2對BT AI的一個改進(jìn)就是去除了一些的動態(tài)性。原則就是保持全部Node靜態(tài)，只是根據(jù)事件和環(huán)境來檢查是否啟用Node。靜態(tài)性直接帶來的好處就是整棵樹的規(guī) 劃無需再運(yùn)行時動態(tài)調(diào)整，大大方便設(shè)計人員和編程人員， 并且大大減少詭異的bug,同時這也為很多優(yōu)化和預(yù)編輯都點(diǎn)的迭代方式就像是處理一個預(yù)設(shè)優(yōu)先策略隊列，也非常符合人類的正常思考模式：先最優(yōu)再次優(yōu)。此外，行為樹編輯器對優(yōu)秀的程序員來說也是唾手可得。C）復(fù)用性各種節(jié)點(diǎn)，包括葉子節(jié)點(diǎn)，可復(fù)用性都極高。D）擴(kuò)展性可以容易地為項目量身定做新的組合節(jié)點(diǎn)或修飾節(jié)點(diǎn)。還可 以積累一個項目 相關(guān)的節(jié)點(diǎn)庫，長遠(yuǎn)來說非常有價值。小結(jié) 在瀏覽過行為樹