Artificial intelligence 如何创建合理的人工智能？

我正在创建一个基于狐狸和猎犬游戏的逻辑游戏。玩家扮演狐狸，AI扮演猎犬。（据我所知）我设法使人工智能变得完美，所以它永远不会失败。这样离开对人类玩家来说并没有多大乐趣

现在，我必须让人工智能安静下来，这样人类才能赢，但我不知道如何赢。当前的AI逻辑是基于模式匹配的——如果我引入随机移动，使棋盘脱离模式空间，AI很可能会一直保持沉默，直到游戏结束

我也在考虑删除一组模式，所以AI似乎不知道这个“把戏”，但这样玩家就可以找到一种方法，每次都用同样的动作打败电脑

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有没有任何想法可以让AI在一次移动中从“天才”变为“完全哑巴”？我们使用MinMax作为游戏的AI算法，我们通过为每个级别设置不同的深度来实现AI级别

如果你的游戏是一个，带有alpha-beta优化的MiniMax算法是一个不错的选择。当算法达到一定深度时，你可以通过停止搜索来创建难度级别。

我最终创建了两个准智能模式游戏（好像一个10岁的孩子可能会玩），因此它不是完全愚蠢的，然后在游戏开始之前，我随机选择其中一个或两个。这样，游戏总是可以打败的，但玩家不知道如何打败（即，他不能使用相同的策略总是赢，他必须先探索弱点）。

因为我不是一个专业的游戏开发人员，而且我的AI目前实际上太笨了，所以我会做一种“学习AI”。假设您禁用了所有正则表达式，并在播放器使用它们时启用它们。

• 我认为这是一个零和游戏，你可以使用最小-最大算法来解决游戏，而不是模式匹配，通过控制搜索深度，你可以控制代理的专业水平
• 另一方面，您可以使用A*搜索来确定给定狐狸/猎犬的最佳移动。选择不同的启发式方法可以控制代理的有效性

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它在模式匹配的基础上发挥完美？你是如何做到这一点的？游戏非常简单，所以你可以在20多个模式中定义所有“重要”状态。乘以2进行镜像。基本上，猎犬使用相同的模式一次向前移动一行。狐狸可以在4个不同的地方阻挡它们。对于每四个这样的位置，你有大约5个“步骤”去迫使福克斯回到起始模式。我手动算出了其中的3个，最后一个我用cgsuite.sf.net分析了位置。交叉发布在GameDev：我同意RTS游戏这样的一般游戏，但这是福克斯和猎犬游戏。只有4个重头戏开始加入其他模式。如果不打开它们，就意味着用电脑进行愚蠢的游戏，很容易获胜。