Artificial intelligence 遗传算法敌人/僵尸AI

我真的说不出原因，但有一次YouTube向我推荐了一段关于基因遗传算法的视频，它真的向我闪现了，有人让一个学习型人工智能单独玩谷歌chrome no internet jump&run。

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因为我在为Minecraft编写插件，所以我有了一个想法，用一个自学习AI（遗传算法）制作一个基于PvE的游戏模式，但现在我不知道从哪里开始，我可以根据僵尸的死亡或造成的伤害来调整适应度，但我不知道如何再次复制它，不知何故，我必须用人工智能控制运动、射击等，我不知道该怎么做，我希望有人能帮助我，你能理解我的问题。

我建议你研究一下遗传算法，看起来你在学会走路之前就想跑

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理想情况下，如果您希望AI学习如何移动、射击和其他活动，则需要创建一个健身功能，该功能可以根据所有这些内容进行评分。然后你需要弄清楚你将在什么时候进化/变异/匹配你的AI/s，这个结果应该从初始分数0开始，因为你需要重新审视AI，因为它可能已经倒退了一步，而不是向前。

我认为你要做的事情比你想象的要复杂得多

如果你真的想为僵尸训练自主AI，你需要神经网络。但我认为这对于PvE游戏来说太复杂了

如果你不想使用神经网络，你必须设置一些参数来定义僵尸的行为，比如：

• 损坏
• 速度
• 健康

但是使用遗传算法是不合逻辑的-您已经知道，最大化这些值将返回最佳僵尸，因此您可能需要创建更多不同的参数，如：

• 击球后的速度
• 击中玩家后的药剂效果

如果你想停留在上面提到的3个点上，那么你应该创建一个最大值——并让遗传算法找到这个值的最佳分布

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这是整理好的主要部分，然后你想开始遗传算法

• 生成，生成具有随机属性的僵尸
• 评估，让僵尸玩一个游戏，确定他们的适应度：造成的伤害，杀死，行驶的距离
• ，选择适合交叉的个体
• ，创造后代
• ，修改一些值，可能是

  x

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我对你的项目很感兴趣。我建议您开始在本地服务器上培训一些僵尸，然后将这些经过培训的僵尸用作在线版本的基础-因此，第一批僵尸并不太容易：）

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关于你的评论：

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实际上，我想提高僵尸的移动和战斗技能，当他们攻击延迟时，他们返回的麦卡恩正在冷却，当敌人真的处于防守状态时，等等，僵尸试图在他们玩攻击性游戏时抓住一些单一玩家，但不确定如何做这样的事情，我不知道如何用人工智能控制移动，什么时候攻击等等，我知道有很多事情要做，但我真的很感兴趣

这肯定需要一个神经网络。神经网络可以有x个输入，这些输入必须都是环境变量，如：

• 距离最近的运动员
• 速度最近的选手
• 健康最近的玩家
• 等等，最近的玩家
• 自身健康

并将计算输出，可能是：

• 运动方向
• 移动速度
• 命中（真/假）

你必须通过神经进化来进化神经网络。你当然可以这样做，但要小心；这很难。特别是有很多环境变量

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但是读一些关于神经网络的文章，然后读一些关于遗传算法的文章。然后实施神经进化，例如通过

你有我的教程吗？这可能是一个很好的起点；学术论文对所有人工智能学科都很有用。有很多方法可以解决这个问题，因此我认为这对于堆栈溢出来说不是一个很好的问题。我想说的是，这是一个解决这类问题的地方，但由于那里的社区规模不大，你也可以尝试一下。当您自己对堆栈溢出进行了更多的充实，并且一直在思考如何继续时，您可以使用您的算法返回堆栈溢出，但是您也可以转到堆栈溢出。如果你阅读的话，它可能也很有用。谢谢，是的，我同意，很难找到这个问题的分类，因为它有基本的人工智能知识，但也有关于游戏开发的知识。我可以理解，很难找到一个地方问你的问题。如果您通读了本文，就会清楚地看到，可能引发讨论的问题不太适合堆栈溢出。如果你问诸如“从哪里开始游戏AI？”之类的问题，你真的是在征求意见。对于这样一个问题，实际上不可能有一个最佳答案，因此对于堆栈溢出来说，这不是一个好问题。如果你想讨论或发表意见，最好去论坛或reddit。我希望我之前提供给你的链接对你有用。实际上我想提高僵尸的移动和战斗技能，当他们攻击延迟变冷时，他们会回去，当敌人真的处于防守状态时，等等，僵尸会试图抓住一些单个玩家，当他们玩攻击时，等等，但我不知道如何做这样的事情，我不知道如何用人工智能控制移动，何时攻击等等，我知道有很多事情要做，但我真的对此很感兴趣。@JustinG。如果你对游戏AI完全陌生，我建议你先从有限状态机或行为树开始编写NPC行为。一旦你制作了一些这样的程序，你就会