游戏智能系统设计|游戏系统设计需要哪些内容

绝绝子发布时间： 2024-07-27 09:31:32 0人阅读

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⑴ 智能游戏软件设计

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⑵ 如何给动作游戏的敌人设计人工智能

游戏中的AI可以简单的理解为计算机控制的智能角色，这些智能角色能够通过周遭环境或者事件的变化进行逻辑判断，从而同玩家进行产生特定的行为交互。组成AI的三个基本元素: AI的基本逻辑，AI的基本能力，AI的基本属性。1、AI的基本逻辑a，感知(Perception)感知是指AI在所处环境或世界中，侦测周遭环境或者事件变化的能力，这种能力是由游戏设计者决定的并且赋予的。比如潜行游戏中，敌人的视野只有他前面90度角的扇形范围，如果游戏设定这个AI只具有视野这唯一的感知能力，也就是说玩家只有进入敌人视野才会被发现，那么，玩家不管是在AI的周围大声的开枪，还是用枪去顶AI的菊花，甚至开枪打伤它，AI都不会感知玩家就近在咫尺。当然作为游戏设计者需要全面的考虑游戏中AI的应该侦测哪些，赋予AI完美生动的感知能力。b，行动(Action)行动是指AI自己决定去做一系列行为，游戏设计者通过一系列的规则和逻辑次序的设定来控制这些AI的行动。例如，WOW中有个NPC，白天时守着一个熄灭的火堆面前，来回的巡逻，而夜晚降临时则会去点燃火堆，静静的坐着不动。如果游戏设计者想制作一个热闹的城市，可以制作很多不同的AI角色，有的沿着街道从一个地方跑到另外一个地方，有的小贩站在原地不动吆喝，甚至可以让两个NPC在走路的过程中相遇然后聊上一会天。我想一个有着丰富的AI角色的世界，一定会让玩家很容易的融入这个游戏世界。c，反应(Reaction)反应是指AI在感知到玩家的行为所引发的刺激信息时所触发的行为。比如，Left 4 dead(生存之旅)里面的Hunter，在探测到玩家的位置之后hunter会伺机从远距离扑到玩家，如果玩家朝hunter开枪的话，hunter会尝试在远处使用天花板跳、三级跳等技能躲避玩家的射击，如果玩家并不射击hunter，他则会直接从远距离扑过来。这种反应又可以称之为怪物攻击策略，有趣而生动的AI反应会让玩家觉得挑战的乐趣。大多数游戏AI主要能做到上面三点，就算是能满足游戏设计者的基本需要了。d，学习(Learning)比较复杂的游戏AI会记录玩家的行为变化，比如策略游戏的AI可能会根据玩家的策略变化，不停的分析玩家的行为，从而做出更为复杂的行为，是同玩家结盟，还是联合其他国家来攻击玩家；例如很多国外RPG游戏中的NPC会根据玩家在游戏中的善恶变化，而对玩家表现完全不同的态度；例如射击游戏中玩家开的是坦克，AI用的是步枪，当两者遭遇时，AI一开始还拿着步枪攻击了一阵，发现步枪完全没有用，于是就去寻找反坦克导弹来摧毁坦克。高级AI的学习，需要随时记录玩家的行为变化，并把这些信息放到一个专门的分析系统中逐一分析，从而得到最有利于自己的反应。会学习的AI相当的聪明，但是更聪明的游戏设计者则需要设计一个完善的分析系统，这样的系统通常会用来控制一个游戏的难度，当玩家尝试很多次失败之后，我们的高级AI则会分析得到玩家的优缺点，比如玩家的射击能力实在太差了，于是便略微的降低自己的移动反应速度，让玩家更容易击中自己。搞清楚了基本逻辑，我们就可以构建逻辑流程，从而设计出不一样的逻辑类型。例如，WOW里面，石像鬼和亡灵的HP和攻击力完全一样，但是在AI逻辑上仅仅只有两处不同。石像鬼：原地石化->侦查->进攻->逃跑->死亡灵：四处巡逻->侦查->进攻->逃跑->死2、AI的基本能力作为游戏AI设计者首先要分析并且归纳出自己这款游戏AI的基本能力，定义好这些基本能帮助游戏设计者很方便的制作更多更有趣的AI。大多数游戏中AI能力大致上可以有以下几种：检测潜在威胁确认对方身份(敌人还是朋友)确认威胁级别(专注于威胁最大的目标)与敌对者交战(战斗技能)特殊行为(根据游戏需要特意设计的AI行为)而我们可以在这些基本能力作为可调整的嵌入参数来获得更多类型的AI，例如，10级的石像鬼和5级的精英石像鬼的HP和攻击力完全一样，但是在AI能力上却有两处不同。石像鬼：侦查->进攻->逃跑->死精英石像鬼：侦查->横扫技能->进攻->逃跑->死也就是说，我们可以保证基本逻辑流程的一致，也就是写一套基本的AI逻辑：侦查->进攻->逃跑->死，在其中嵌入多样化的能力，从而达到AI类型的多样化。3、AI的基本属性设计好AI的基本属性极其重要大多数游戏中AI基本属性大致可以分为：身份(阵营)战斗参数(生命值，攻击力，防御力)交互范围(追击距离，仇恨侦测距离，攻击交互距离)侵略性(攻击技能使用频率)仇恨(主要攻击目标查找)游戏设计者可以通过调整基本属性设计出“个性”不一的AI，例如，WOW里面，我想要塑造一个凶猛的兽兵，那最先想到的属性可能是：血厚，攻击力高，防御力低，速度快。而我想要塑造一个坚毅的人兵，属性则可能是：血中等，攻击力中等，防御力高，速度缓慢。两者不同点仅仅是外形、动画、HP、攻击力。但两者的AI逻辑却是完全一样的，只是简单的侦查->进攻->逃跑->死亡。

⑶ 智能设计系统有哪些关键技术

智能设计系统的关键技术包括：设计过程的再认识、设计知识表示、多专家系统协同技术、再设计与自学习机制、多种推理机制的综合应用、智能化人机接口等。1)设计过程的再认识智能设计系统的发展取决于对设计过程本身的理解。尽管人们在设计方法、设计程序和设计规律等方面进行了大量探索，但从计算机化的角度看，目前的设计方法学还远不能适应设计技术发展的需求，仍然需要探索适合于计算机处理的设计理论和设计模式。2)设计知识表示设计过程是一个非常复杂的过程，它涉及到多种不同类型知识的应用，因此单一知识表示方式不足以有效表达各种设计知识，如何建立有效的知识表示模型和有效的知识表示方式，始终是设计类专家系统成功的关键。3)多专家系统协同技术较复杂的设计过程一般可分解为若干个环节，每个环节对应一个专家系统，多个专家系统协同合作、信息共享，并利用模糊评价和人工神经网络等方法以有效解决设计过程多学科、多目标决策与优化难题。4)再设计与自学习机制当设计结果不能满足要求时，系统应该能够返回到相应的层次进行再设计，以完成局部和全局的重新设计任务。同时，可以采用归纳推理和类比推理等方法获得新的知识，总结经验，不断扩充知识库，并通过再学习达到自我完善。5)多种推理机制的综合应用智能设计系统中，除了演绎推理外，还应该包括归纳推理、基于实例的类比推理、各种基于不完全知识的模糊逻辑推理方式等。上述推理方式的综合应用，可以博采众长，更好地实现设计系统的智能化。6)智能化人机接口良好的人机接口对智能设计系统是十分必要的，对于复杂的设计任务以及设计过程中的某些决策活动，在设计专家的参与下，可以得到更好的设计效果，从而充分发挥人与计算机各自的长处。智能设计是指应用现代信息技术，采用计算机模拟人类的思维活动，提高计算机的智能水平，从而使计算机能够更多、更好地承担设计过程中各种复杂任务，成为设计人员的重要辅助工具。

⑷ 智能设计都有哪些层次分类

综合国内外关于智能设计的研究现状和发展趋势，智能设计按设计能力可以分为三个层次：常规设计、联想设计和进化设计。(1)常规设计即设计属性、设计进程、设计策略已经规划好，智能系统在推理机的作用下，调用符号模型(如规则、语义网络、框架等)进行设计。目前，国内外投入应用的智能设计系统大多属于此类，如日本NEC公司用于VLSI产品布置设计的Wirex系统，华中理工大学开发的标准V带传动设计专家系统(JDDES)、压力容器智能CAD系统等。这类智能系统常常只能解决定义良好、结构良好的常规问题，故称常规设计。(2)联想设计目前研究可分为两类：一类是利用工程中已有的设计事例，进行比较，获取现有设计的指导信息，这需要收集大量良好的、可对比的设计事例，对大多数问题是困难的；另一类是利用人工神经网络数值处理能力，从试验数据、计算数据中获得关于设计的隐含知识，以指导设计。这类设计借助于其他事例和设计数据，实现了对常规设计的一定突破，称为联想设计。(3)进化设计遗传算法(GA，即Geneticalgorithms)是一种借鉴生物界自然选择和自然进化机制的、高度并行的、随机的、自适应的搜索算法。20世纪80年代早期，遗传算法已在人工搜索、函数优化等方面得到广泛应用，并推广到计算机科学、机械工程等多个领域。进入20世纪90年代，遗传算法的研究在其基于种群进化的原理上，拓展出进化编程(EP，即Evolutionaryprogramming)、进化策略(ES,即Evolutionarystrategies)等方向，它们并称为进化计算(EC,即Evolutionarycomputation)。进化计算使得智能设计拓展到进化设计，其特点是：设计方案或设计策略编码为基因串，形成设计样本的基因种群。设计方案评价函数决定种群中样本的优劣和进化方向。进化过程就是样本的繁殖、交叉和变异等过程。进化设计对环境知识依赖很少，而且优良样本的交叉、变异往往是设计创新的源泉，所以在1996年举办的“设计中的人工智能”(’96)国际会议上，M.A.Rosenman提出了设计中的进化模型，进而进化计算作为实现非常规设计的有利工具。智能设计的分类：(1)原理方案智能设计方案设计的结果将影响设计的全过程，对于降低成、提高质量和缩短设计周期等有至关重要的作用。原理方案设计是寻求原理解的过程，是实现产品创新的关键。原理方案设计的过程是总功能分析——功能分解——功能元(分功能)求解——局部解法组合——评价决策——最佳原理方案。按照这种设计方法，原理方案设计的核心归结为面向分功能的原理求解。面向通用分功能的设计目录能全面地描述分功能的要求和原理解，且隐含了从物理效应向原理解的映射，是智能原理方案设计系统的知识库初始文档。基于设计目录的方案设计智能系统，能够较好的实现概念设计的智能化。(2)协同求解ICAD应具有多种知识表示模式、多种推理决策机制和多个专家系统协同求解的功能，同时需把同理论相关的基于知识程序和方法的模型组成一个协同求解系统，在元级系统推理及调度程序的控制下协同工作，共同解决复杂的设计问题。某一环节单一专家系统求解问题的能力，与其他环节的协调性和适应性常受到很大限制。为了拓宽专家系统解决问题的领域，或使一些互相关联的领域能用同一个系统来求解，就产生了所谓协同式专家系统的概念。在这种系统中，有多个专家系统协同合作，这就是协同式多专家系统。多专家系统协同求解的关键，是要工程设计领域内的专家之间相互联系与合作，并以此来进行问题求解。协同求解过程中信息传递的一致性原则与评价策略，是判断目前所从事的工作是否向着有利于总目标的方向进行。多专家系统协同求解，除在此过程中实现并行特征外，尚需开发具有实用意义的多专家系统协同问题求解的软件环境。(3)知识获取、表达和专家系统技术知识获取、表达和利用技术专家系统技术是ICAD的基础，其面向CAD应用的主要发展方向，可概括为：机器学习模式的研究，旨在解决知识获取、求精和结构化等问题。推理技术的深化，要有正、反向和双向推理流程控制模式的单调推理，又要把重点集中在非归纳、非单调和基于神经网络的推理等方面。综合的知识表达模式，即如何构造深层知识和浅层知识统一的多知识表结构。基于分布和并行思想求解结构体系的研究。黑板结构模型黑板结构模型侧重于对问题整体的描述以及知识或经验的继承。这种问题求解模型是把设计求解过程看作是先产生一些部分解，再由部分解组合出满意解的过程。其核心是由知识源、全局数据库和控制结构三部分组成。全局数据库是问题求解状态信息的存放处，即黑板。将解决问题所需的知识划分成若干知识源，它们之间相互独立，需通过黑板进行通信、合作并求出问题的解。通过知识源改变黑板的内容，从而导出问题的解。在问题求解过程中所产生的部分解全部记录在黑板上。各知识源之间的通信和交互只通过黑板进行，黑板是公共可访问的。控制结构则按人的要求控制知识源与黑板之间的信息更换过程，选择执行相应的动作，完成调计问题的求解。黑板结构模型是一种通用的适于大空间解和复杂问题的求解模型。(4)基于实例的推理(CBR)CBR是一种新的推理和自学习方法，其核心精神是用过去成功的实例和经验来解决新问题。研究表明，设计人员通常依据以前的设计经验来完成当前的设计任务，并不是每次都从头开始，CBR的一般步骤为提出问题，找出相似实例，修改实例使之完全满足要求，将最终满意的方案作为新实例存处实例库中。CBR中最重要的支持是实例库，关键是实例的高效提取。CBR的特点是对求解结果进行直接复用，而不用再次从头推导，从而提高了问题求解的效率。另外，过去求解成功或失败的经历可用于动态地指导当前的求解过程，并使之有效地取得成功，或使推理系统避免重犯已知的错误。

⑸ 人工智能在游戏中的应用有什么

1. 现代电脑游戏简介电子游戏从1971年诞生以来，越来越受到人们的喜爱。随着现代计算机、网络、虚拟现实、人工智能等技术的发展，游戏的拟人化越来越逼真。高度的拟人化使得现代电脑游戏能够模仿人类社会中的各种情形，并把这些情形通过视觉、听觉、甚至触觉等多种感官反映到人的大脑，从而对人们的现实生活产生巨大冲击。基于游戏中的这些反映人类社会的情形不同和游戏表示的方式不同，可以把电子游戏分为几大类别：纵向卷轴和横向卷轴类、棋牌逻辑类、文字冒险类、图形冒险类、模拟类、战略类、第一或第三人称射击类和角色扮演类。无论游戏属于何种类别，游戏玩家都希望在游戏中能够体验到现实中无法体验到的刺激，得到现实中无法得到的满足。这些刺激和满足主要表现在特定的挑战、社会化、吹嘘与幻想、情感等方面。实际上，大部分的玩家并不能预先知道他们想要什么样的游戏，但是他们往往在看到了一个精美的游戏后说，“嗯，我要的就是这个！” 要使得玩家喜欢游戏，游戏的开发过程必须得到重视。一般来说，游戏的开发过程主要分为四个阶段：构想阶段、总体设计阶段、细节设计阶段和建设阶段。[1] 万事开头难，构想阶段是游戏开发中最为重要的阶段。一个好的游戏背景故事是整个游戏成功的一半。在准备好游戏故事之后，就需要考虑游戏采用何种游戏类型，并把游戏故事分割成幕(Act)，改编为游戏剧本(Gameplay)。在总体设计阶段，要考虑每个幕中的角色和规则，同时也要考虑相关的技术问题。比如，游戏将采用何种技术、准备运行在什么平台上等。在细节设计阶段，要对每一幕中的焦点(Focus)进行设计，对每一幕的效果产生效果图，选择合适的音乐匹配到各个场景，设计各个角色和场景的细节。最后是建设阶段。开发者要采用选定的技术对游戏进行开发。游戏制作包括编程和触发器的制作。最后要进行游戏测试。2. 基于电脑游戏的图灵实验人们在娱乐电脑游戏的时候，往往希望游戏中的其他角色能够拥有某些程度上的智能。这些智能可以使得人们能够在游戏的同时得到满足。然而，这种智能必须得到控制。如果游戏中的机器角色的智能明显高于玩家的能力，使得玩家对胜利丧失信心，那么玩家会放弃这样的游戏。所以，人工愚蠢(Artificial Stupidity)技术也是必不可少的。在游戏中，太强或太弱的人工智能都是不合适的。那何种程度的人工智能才是合适的呢？回答这个问题首先要考虑怎样的机器可以算作智能机器。图灵曾经提出了“图灵实验”的概念。他认为能够通过图灵实验的机器是具有智能的。其实，在游戏中也是一样的。“图灵实验”在游戏中可以这样描述：当玩家和其他玩家同诸多机器在同时游戏时，如果这个玩家通过游戏规则中的任何方式都无法分辨游戏中的其他角色哪个是其他玩家，哪个是机器的线程，那么我们可以说这个游戏通过了“游戏中的图灵测试”。[2]一般来说，通过了“游戏中的图灵测试”的游戏是最适合玩家娱乐的。3. 游戏中的人工智能技术人工智能在游戏中的目标主要有五个：一是为玩家提供适合的挑战；二是使玩家处于亢奋状态；三是提供不可预知性结果；四是帮助完成游戏的故事情节；五是创造一个生动的世界。这个生动的世界可以是类似现实生活中的世界，也可以是与现实世界完全不同的世界。但不管何种世界都要求有一整套能够自圆其说的游戏规则。在游戏制作过程中，实现人工智能的关键主要有：虚拟现实与拟人化、动画效果与机器角色场景感知[3]、机器角色的机器学习和进化、玩家与机器角色之间的平衡性、人工愚蠢技术、确定性人工智能技术与非确定性人工智能技术的互补。游戏中的人工智能的主要技术主要有：有限状态自动机(Finite State Machines)、模糊逻辑(Fuzzy Logic)、A*算法与有效寻径(A* Algorithm for Efficient Pathfinding)、脚本设计(Scripting)、基于规则的人工智能和系统(Rules-based AI and Systems)、人工生命(Artificial life)、贝叶斯推论(Bayesian Inference)和非确定性贝叶斯网络(Bayesian Networks for Uncertainty Decisions)、神经网络(Neural Networks)和遗传算法(Genetic Algorithms)等。4. 目前的局限与前景展望就目前来说，技术上的困难主要来源于两个方面：一是游戏中的非确定状态实在太多；二是现有的硬件和计算机网络对于高级人工智能还说，速度还达不到要求。[4] 目前要解决这些困难，在技术上来说还是不成熟的。对于数量极多的非确定状态来说，尽可能地提高硬件和计算机网络的速度，可能是一个解决方法。但是要提高硬件和计算机网络的速度也并非易事。这可能要等到全息光学计算机和光互联网诞生之后才能彻底解决。但目前有效的办法是提高软件的执行速度。比如使用更有效的算法或神经网络等新技术。

⑹ 智能化系统的设计标准

一、智能化系统设计标准《智能建筑设计标准》 GB/T50134—2006 《电子计算机机房设计规范》 GB50174-2008 《民用建筑电气设计规范》 JGJ16-2008 《建筑与建筑群综合布线系统工程设计规范》 GB/T50311—2007 《建筑与建筑群综合布线系统工程验收规范》 GB/T50312—2007 《民用闭路电视监视电视系统技术规范》 GB50198—2011 《建筑防雷设计规范》 GB50057-2010 《有线电视系统工程技术规范》 GB50200—94 《安全防范工程技术规范》 GB50348-2004 《声系统设备互联优选配接值》 GB/T14197-93 《电子计算机房设计规范》 GB50174-2008 《视频安防监控系统工程设计规范》 GB50395-2007 二、智能化系统设计范围 1 综合布线系统 2 计算机网络系统 3 安全防范系统（视频监控、一卡通） 4 背景音乐及公共广播系统 5 多媒体信息发布及查询系统 6 有线电视系统 7 排队叫号系统 8 会议系统 9 指挥中心机房和大屏三、智能化设计原则 1. 实用性智能化系统的设计与实施必须符合实际需要和投资的合理性，决不片面追求先进性和超前性，以免造成投资的浪费。在每个子系统的实施方案中，都应把系统实用性放在很重要的地位，只有在确保系统稳定、可靠、实用的前提下，才能充分发挥系统的功能，展现系统的其它特点。 2. 可靠性系统应具备在规定的条件下和规定的时间内完成技术文件规定功能的能力，应具备系统长期和稳定工作的能力。

⑺ 游戏系统设计需要哪些内容

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