游戏开发中的人工智能与玩家交互机制

# 游戏开发中的人工智能与玩家交互机制 ## 1. 模糊逻辑与遗传算法 ### 1.1 模糊逻辑概述 模糊逻辑可被应用于游戏环境中，通过将 DotFuzzy 引擎集成到 Unity 里，就能为非玩家角色（NPC）创建自定义规则并定义模糊行为。 ### 1.2 遗传算法基础 遗传算法是一种模拟自然进化过程的计算方法，主要通过选择、繁殖和变异等概念来模拟生物进化的遗传过程。 #### 1.2.1 遗传学原理 遗传学专注于研究性状从亲代传递到子代的过程，不仅包括头发、眼睛颜色等身体特征，还涵盖气质和智力等行为特征。除部分病毒外，所有生物细胞都将这些特征存储在染色体中。染色体是存在于细胞核内的脱氧核糖核酸（DNA）分子链，它被进一步划分为多个称为基因的子部分，每个基因编码特定的性状。基因的微小变异被称为等位基因，等位基因会使特定特征产生细微变化。人类细胞中，除精子和卵子外，每个细胞都包含 23 对染色体（共 46 条），其中前 22 对染色体在男性和女性中相同，第 23 对染色体决定性别。受精时，精子和卵子结合，各自携带亲代一半的染色体，形成新的染色体对，23 对染色体有 8,388,608 种可能组合，基因组合更是多达 70,368,744,000,000 种。 #### 1.2.2 进化计算模拟 进化计算通过模拟染色体的组合来产生后代。数字染色体中的每个基因代表一个二进制值或基本功能过程。通常会创建一个包含 100 到数千个个体的种群，每个个体通常由一条染色体表示，基因数量取决于具体应用。将种群置于测试环境中，根据其表现进行评估，评估方式通过适应度测试，测试标准可由程序员根据具体情况确定，如完成任务的速度、积累武器的数量或在游戏中击败人类玩家的数量等。测试结束后，淘汰表现不佳的个体，保留最优个体进行繁殖，产生新一代种群，如此循环，直至培育出最优种群。 ### 1.3 创建遗传算法的步骤 #### 1.3.1 创建种群并确定适应度 首先确定染色体的长度和种群的大小，为种群中的每个个体分配一个随机的二进制序列，然后为种群分配任务，根据个体的表现确定其适应度。例如，若任务是从起始位置走开，走得最远的个体适应度最高。 #### 1.3.2 让最优个体交配 根据适应度对种群进行排序，选择排名靠前的个体进行交配。交配过程涉及染色体的交叉，即切割染色体并重新组合。例如，染色体为 0011 和 1100 的两个个体，将染色体从中间切割后，可能产生染色体为 0000 和 1111 的后代。 #### 1.3.3 突变 在自然繁殖中，偶尔会发生基因突变，这可能导致后代适应度提高或降低。在进化计算中，突变可以重新引入可能因种群筛选而丢失的有利基因序列。可以通过引入新的随机生成的染色体或随机翻转后代的一两个基因来实现突变。例如，染色体为 0101 的个体，翻转第三个基因后变为 0111。 #### 1.3.4 引入新种群 最后，将新种群引入任务中，淘汰上一代种群。确定新种群的适应度后，再次进行排序和交配，循环此过程，直到适应度值收敛到最优值。 ### 1.4 遗传算法在迷宫导航中的应用示例 在一个 Unity 项目中，NPC 基于遗传算法在迷宫中导航。每个 NPC 仅了解当前周围区域的信息，这些信息被编码为二进制序列。NPC 有四种行动可供选择：向前移动、左转并向前移动、右转并向前移动、转身并向前移动，分别编码为 1、2、3、4。在迷宫中，NPC 可能遇到六种布局，每种布局对应一个行动，其 DNA 由六个染色体组成。初始时创建 100 个具有随机 DNA 设置的 NPC，让它们探索迷宫，保留走得最远的 NPC 的 DNA 进行繁殖，偶尔引入突变以产生新的 DNA 序列。以下是部分示例代码： ```csharp using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; using UnityEngine.SceneManagement; public class MenuController : MonoBehaviour { public void GoToGame() { SceneManager.LoadScene("game"); } } ``` ### 1.5 遗传算法流程 ```mermaid graph LR A[创建种群] --> B[确定适应度] B --> C[让最优个体交配] C --> D[突变] ```