Artificial intelligence 什么是游戏AI的好启发？一款猫鼠奶酪游戏的设计

我正在为鼠标和猫设计人工智能。所以他们有HP，猫会追着老鼠吃，老鼠会吃奶酪。这种进食行为将帮助他们获得生命。如果他们不能吃东西，如果他们耗尽所有的生命，他们就会死亡

所以我翻遍了所有的书，我有了一个基本的算法

def chooseAction(actions, goals):
  # Go through each action, and calculate the
  # discontentment.
  bestAction =  actions[0]
  bestValue = calculateDiscontentment(actions[0], goals)
  for action in actions:
    thisValue = calculateDiscontentment(action, goals)
    if thisValue < bestValue:
      bestValue = thisValue
      bestAction = action
  # return the best action
  return bestAction

def calculateDiscontentment(action, goals):
  # Keep a running total
  discontentment = 0
  # Loop through each goal
  for goal in action:
    # Calculate the new value after the action
    newValue = goal.value + action.getGoalChange(goal)
    # Get the discontentment of this value
    discontentment += goal.getDiscontentment(value)

struct Goal:
  value
  def getDiscontentment(newValue):
    return newValue * newValue

def选择操作（操作、目标）：
#完成每个动作，并计算
#不满。
bestAction=操作[0]
最佳值=计算内容（操作[0]，目标）
行动中的行动：
此值=计算内容（行动、目标）
如果此值<最佳值：
最佳值=此值
最佳行动
#返回最佳动作
返回最佳动作
定义计算内容（行动、目标）：
#保持一个连续的总数
不满=0
#循环完成每个目标
关于行动目标：
#计算操作后的新值
newValue=goal.value+action.getGoalChange（目标）
#获取此值的不满
不满+=目标。获取不满（值）
结构目标：
价值
def GetDistancientment（新值）：
返回newValue*newValue

这个算法很容易理解，也很容易实现

所以我必须为他们采取的每一个行动确定目标和目标价值

比如说一只老鼠，他可能想移动，吃东西

因此，我必须为这些价值观提出一个价值观（故意）

确定这些值的好方法是什么

我的方法就在这里

Ley说我的鼠标有3个单元格，只能在四个方向上左右移动

目标eat值可能由其最大能量和现在的能量决定，我得出一个公式 eatValue=最大能量-现在能量。这是有道理的，因为它现在的能量等于最大能量，我的老鼠有一个狡猾的0吃

得出这个简单公式的好方法是什么？

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我的鼠标移动的好时机是什么？

很有趣。你还想提及其他因素吗？猫和老鼠在某种程度上都是群居动物。它们有气味吗？愿景？或者它是一个完全由像素汤姆和像素杰瑞组成的模拟？哈哈，我没有深入到那么深。也许当老鼠的能量达到一定数量时，它们就会繁殖。它们有一定的观点，通常安全是最重要的，除非饥饿，而且应该有一点探索食物的欲望。除此之外，这给了你一个有3个目标（跑、吃、搜索）和4个行动（东北-西南）的结构，在我看来，这在很大程度上取决于世界的哪些方面，主要是决定你期望的行为的因素。这是一个太宽泛的问题-没有约束，“猫”和“鼠标”是未定义的。如果这个项目的目标是玩一玩，那么问题是什么呢。如果有一个有限制的真正目标，现在就仔细思考并澄清。