AI가 서로 다른 경로를 갖도록 만들기

AI가 맵의 가장자리에 스폰되어 중앙을 향하는 하향식 2D 게임이 있습니다.

경로 찾기를 위해 A *와 노드 메쉬를 사용하고 있습니다.

현재 AI는지도 가장자리의 한 지점에서 생성되며 모두 중앙까지 가장 짧은 경로 인 동일한 경로를 사용합니다.

이제 저는 그들이 더 놀랍고 흥미롭고 서로 다른 길을 가고 싶습니다.

나는 이것을하기위한 두 가지 아이디어를 즉시 생각할 수 있지만 사람들이 자주 사용하는 다른 방법이나 더 나은 방법이 있는지 알고 싶습니까?

1. 적 한 마리가 스폰되어 중앙으로 경로가 생성되면 해당 경로에있는 모든 노드의 비용이 일시적으로 증가한 다음 시간이 지남에 따라 천천히 감소합니다. 그런 다음 나중에 생성 된 적 AI는 더 넓은 길을 밟아야합니다.

2. 위의 접근법은 AI가 더 넓고 더 넓은 길을 택하고 여전히 매우 예측 가능할 것입니다. 그래서 맵 주위에 여러 중간 목표 노드를 소개하겠다고 생각했습니다. AI가 스폰되면 중간 목표 중 하나를 무작위로 선택하고 먼저지도 중심으로 향합니다. 이것을 비용 증가의 위의 접근법과 결합하면 꽤 좋아 보일 수 있습니까?

사람들이 AI가 자신의 길을 변화시키고 설득력 있고 놀랍도록 변화시키는 데 가장 효과적인 방법은 무엇입니까?

두 번째 옵션은보다 근본적인 접근 방식을 암시합니다 : 적들이 다른 방향에서 플레이어에게 접근하도록합니다. 문제는 플레이어가 "주변"을 갖기 위해 얼마나 멀리 여행해야합니까? 이것에 대한 이상적인 조합은

• 플레이어의 위치를 ​​밀접하게 둘러싸는 (즉, 따르는) 포인트를 동적으로 생성하는 단계;
• 네버 마인드가 이러한 주변 지점으로의 임의의 경로로, 어느 정도까지 제안한 것.

이런 식으로 플레이어가 수렴 할 때 실제 경로 변화를 얻기 위해 AI가 불필요하게 긴 우회를하지 않도록 할 수 있습니다.

협업 확산 은 알고리즘의 일부로 암시 적으로 원하는 것을 수행합니다. 그러나 구현하기는 쉽지 않습니다.

첫 번째 아이디어로 경로를 찾을 때 각 노드의 가중치에 작은 임의의 값을 추가하십시오 . 이렇게하면 모든 에이전트가 약간 다른 환경에서 경로를 찾습니다. 이것이 귀하의 경우에 효과가 있는지 확실하지 않지만 실제로 시도하기 쉽습니다.

그러나 의견에 설명 된 제한 사항을 고려할 때 Nevermind의 대답이 마음에 듭니다 .

1. 중심까지의 단일 단위 알고리즘은 이동 한 총 거리를 기록합니다.
2. 각 후속 단위에 대해 이보다 임의의 작은 거리 인 거리를 할당하십시오.
3. 각 유닛에 대해 A *를 수행하는 동안 얼마나 가까이 있고 얼마나 멀리 여행하고 싶은지에 따라 추가 무게를 추가하십시오. 이것은 아마도 다음과 같을 것입니다 (distanceToGoal) + Max(0, desiredDistance - distanceTravelled)).

이것은 유닛이 더 나아가려고 시도 할 것입니다. 아마도 다른 경로 일 것이므로 다른 경로를 취할 수도 있습니다.

각 유닛의 시작 속도에 추가 할 수도 있지만 임의 범위는 약간 더 커야합니다.

Nick Wiggill이 지적한 것처럼 가장 간단한 방법은 목표를 둘러싼 원을 얻는 것입니다.

• 이 원에 가까운 점을 경유지로 임의로 할당합니다.
• 초기 경로에서 원의 모든 경로를 제거 하거나이 점의 값을 크게 증가시킵니다.
• 그런 다음 그 웨이 포인트에서 목표로가는 길을 찾으십시오.

중요한 부분은 원래 웨이 포인트에 대한 원의 모든 경로를 제거하는 것입니다. 원을 교차하는 적과 초기 웨이 포인트에 도달했을 수 있습니다.

그것으로부터 당신은 원에 2 차 웨이 포인트를 추가하여 여러 가지 값으로 재생하여 변형을 얻을 수 있습니다.

여기서 문제는 본질적으로 A *가 대상으로 가장 빠른 경로를 찾는 알고리즘이라는 것입니다. 그것이 '좋은'경로의 기본 기준이라면, 모든 배우들이 같은 결정을 내린다는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

해야 할 일은 경로에 대한 품질 기준을 수정하여 '가장 짧은'것이 유일한 요소는 아닙니다. 무작위성의 요소가 이것의 핵심이지만 경로 찾기 정보에서 멀어지지는 않습니다 (즉, 액터가 대상으로 어리석게 원형 교차로를 가져갑니다).

A * 길 찾기는 선천적으로 순진합니다. 일반적으로 액터가 시작하기 전에 전체 경로에 대한 완벽한 지식을 가지고 있다고 가정합니다. 항상 비현실적으로 보일 것입니다. 이 솔루션은 중간 목표를 고르는 것이 목표에서 한 걸음 멀어지는 것을 제안했습니다. AI는 목표에 가까워 지려고하지만 한 번에 작은 부분 만 탐색하려고합니다 (이것은 멀리까지만 탐색 할 수있는 실제 생활과 유사합니다) 보시다시피 더 많은 길을지나 갈수록 더 앞을 볼 수 있습니다).

아마도 그것을 보는 더 간단한 방법을 추천합니다. 길을 찾을 때 지금까지 찾은 최고의 경로 하나만 유지하지 마십시오. 대신 가장 좋은 5 개 또는 10 개의 경로 집합을 수집하십시오. 명확한 특이 치를 버릴 때는 임계 값을 사용하십시오. 예를 들어 최고의 경로가 목표를 달성하기 위해 20u를 통과하면 다음 최고는 21u를 통과하고 그 다음 경로는 50u를 통과합니다. 최고 경로보다 20 % 더 큰 임계 값을 설정하십시오. 따라서 50u 경로는 어리석게 길기 때문에 버립니다. 이제 몇 가지 경로를 선택할 수 있으며 해당 경로 세트에서 무작위로 선택하면 액터가 다른 결정을 내립니다.

그러나 표준 A * 검색으로는 이러한 종류의 정보를 얻지 못하므로 알고리즘을 수정하거나 가능한 경로 세트를 수집하기 위해 다른 것을 사용해야한다고 생각합니다.

반복되는 적 (또는 적 유형)이 적은 경우 이동에 영향을주는 개성을 부여 할 수 있습니다. 그들은 큰일 필요는없고, 가끔씩 나오는 것들 일뿐입니다. 이것의 좋은 예는 Pac-Man의 유령입니다. A *를 여러 중개 목표로 세분화하십시오. 어쩌면 한 적은 정말 어리 석고 쉽게 잃어 버릴 수 있습니다. 창의력을 발휘하십시오.