그래서 LWJGL을 사용하는 동안 Java와 일부 OpenGL을 배우기 시작했습니다. 쉽게 시작하기 위해 Atari Pong의 복제본을 작성 중입니다. 게임 화면, 충돌 감지를 올바르게 설정했으며 모든 게임이 실제로 작동합니다. 실제로 2 플레이어 게임이라면 지금 할 수는 있지만 단일 플레이어 게임을 할 계획입니다. , 나는 두 번째 플레이어를 제어하기 위해 간단한 AI를 생각해 내야합니다.

공이 어디로 칠 것인지를 아는 것은 꽤 사소한 것처럼 보이며 항상 공을 때리는 AI를 만드는 것은 쉬운 일처럼 보이지만 게임에서 이길 수 있기를 원하므로 항상 IA를 칠 수는 없습니다. 공.

AI에 인간과 같은 결함을 추가하려면 어떻게 코딩해야합니까? 주어진 시점에서 AI가 실패하는지 무작위로 결정해야합니까? 아니면 내가 여기서 더 똑똑한 (또는 아마도 명백한) 것이 있습니까?

대단히 감사합니다.

내가 가장 좋아하는 불완전한 퐁 AI는 잔인하게 단순하지만, 다소 좋은 AI 실패를 할 수 있습니다.

보이지 않는 볼 AI

AI 설정 : 공이 패들에서 반사 될 때 공의 위치와 속도를 알 수 있습니다. 그 시점에서 보이지 않는 볼을 스폰하지만 더 빠른 속도로 스폰하십시오. 보이는 공이가는 곳에서 감겨 질 것입니다. 각 프레임마다 AI가 보이지 않는 볼의 위치를 ​​향해 움직 이도록합니다. 보이지 않는 볼이 AI쪽에 닿으면 멈추십시오. AI가 노를 움직여야하는 곳입니다.

결과 : AI가 공의 경로를 예측하려는 것처럼 보입니다. 플레이어가 공을 가파른 각도로 반사하여 벽에서 튀어 오릅니다. AI는 공을 약간 아래로 추적 한 다음 공보다 느린 속도로 공을 충분히 빨리 추적하지 못합니다. AI를 속였으며 인간의 관점에서 볼 때 상당히 논리적으로 보입니다. 공이 어디로 갈지 컴퓨터가 예측하려고하는 것을 볼 수 있습니다. 아, 너무 느려서 점수를 얻었습니다.

AI가 비교적 지능적으로 보이기 때문에 무작위 삽입보다 훨씬 낫습니다. 합당한 상대. 또한 AI가 인간과 똑같은 규칙으로 플레이 할 수있게 해주므로 플레이어에게 더 좋아 보이고 작업이 쉬워집니다.

설정 : 보이지 않는 볼의 속도를 조정할 수도 있습니다. AI의 계획 속도를 결정하기 때문입니다. 보이지 않는 볼이 빠를수록 패들이 블록으로 이동하는 데 더 많은 시간이 걸리고 플레이어가 더 잘 조준해야합니다.

내가 플레이 한 탁구 게임은 다음과 같은 방식으로 작동합니다. AI 제어 패들은 공이 어디에 닿을 지 알지만 그 위치에 얼마나 빨리 도달 할 수 있는지에 제한이 있습니다. 그래서 때때로 그리워합니다. 이것이 가장 확실한 방법이라고 생각합니다.

TI83에서 아주 멋진 팩맨 복제본을 만들었을 때? 계산기, 내가 만난 가장 큰 문제는 "유령"이 너무 빠르다는 것입니다. 어떻게 든 속도를 늦춰야했습니다. 그래서 나는 거기에 큰 오래된 죄 (cos (tan (x-coordinate)))를 넣었습니다. 레벨이 쉬울수록 계산이 몇 번 수행되고 레벨이 높아지면 작업 중 하나만 수행됩니다.

요점은 반응 시간입니다. 전형적인 인간 반응 시간이 무엇인지 연구하고 10ms를 더하십시오. 시작점으로 사용하십시오. 레벨이 어려워 질수록 반응 시간에서 시간을 제거하십시오 Thread.sleep(time);. AI 에게는 간단 할 수 있습니다 . AI가 움직이기 전에 그 시간을 기다리십시오.

패들이 얼마나 빨리 움직이는 지 제어 할 수도 있고, 정말로 복잡해지기를 원한다면 다양한 정도의 정보를 기반으로 볼의 위치를 ​​결정하십시오 (벡터가 아닌 2 픽셀 만). 벽에 각도 수정자를 추가하여 임의의 정도를 추가하여 AI를 다시 계산하십시오.

패들을 천천히 늦추면, 예각으로 공을 때릴 때마다 (즉, 다른 쪽을 향해 직선이 아닌 많이 위아래로 움직이는 경우) 공이 위 / 아래로 움직이므로 컴퓨터가 거의 항상 그리워집니다. 패들이 보상 할 수있는 것보다 더 빠릅니다.

대신 내가 할 일은 패들의 속도와 AI가 반응하는 지점을 가지고 노는 것입니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 사용자가 공을 칠 때
  • AI는 즉시 반응하여 공이있는 곳으로 갈 수 있습니다. 충분히 빠르면 제 시간에 도착합니다
• 공이 필드의 중앙을 가로 지르는 경우
  • AI는 반응하기 전에 필드의 중간을 통과 할 때까지 기다려야합니다.

변화에 대한 또 다른 한가지는 어떻게 인공 지능이 반응한다. 패들이 항상 공이있는 위치로 이동하는 전략을 강조했습니다. 사람이 항상 그렇게 할 수는 없습니다. 모든 바운스로 인해 볼이 정확히 어디에 있는지 알지 못하는 채 공을 위아래로 따라갈 가능성이 높습니다.

따라서보다 인간적인 반응 방법은 항상 공을 향해 움직이는 것입니다. 예를 들어, 공이 위로 움직이면 패들이 위로 움직입니다. 패들이 충분히 빠르면 상단과 하단의 바운스에 반응 할 수 있습니다. 패들이 충분히 빠르지 않으면 공이 위로 올라올 때 위로 움직여 과도하게 보상하지만, 튀어 오르면 패들이 충분히 빨리 내려 가지 못할 수 있습니다.

마지막으로, 패들 크기를 가지고 놀면서 어려움을 증가 / 감소시킬 수 있습니다.

고려해야 할 한 가지 요소는 무작위성입니다. 인간 플레이어는 항상 약간의 변동이 있으므로 인공 지능을 인간처럼 보이게하려면 약간의 변화를 원할 것입니다.

다음에 대한 범위를 설정할 수 있습니다.

• 반응 시간 (AI가 얼마나 빨리 움직이기 시작하는지)
• 속도 (AI가 패들을 얼마나 빨리 움직이는 지)
• 정확도 (AI가 실제 패들을 이동하려는 위치에 얼마나 근접해 있는지, 원하는 위치에서 언더 슈트하거나 오버 슈트 할 수있는 기회)

그런 다음 상대방이 적중 할 때마다 AI는 해당 범위 내의 값을 선택하고이를 기반으로 결정 (및 움직임)을 할 수 있습니다. 보다 쉬운 AI 상대의 경우 이러한 범위를 모두 열악하게 만들 수 있지만 AI에 "럭키 샷"을 줄 수있는 넓은 범위를 가질 수도 있습니다. 더 어려운 상대의 경우 해당 범위를 강화하고 모두 "좋은"범위에 둘 수 있습니다.

나는 단지 탁구에만 국한되지 않는보다 일반적인 해결책을 제안 할 것입니다. 나는 이것이 탁구뿐만 아니라 모든 게임에 적용될 수 있다고 생각합니다. 인간과 같은 행동을 원하십니까? 그래서 인간은 인간처럼 행동하는 것처럼 느낄 수 있습니다. 그래서, 당신은 무엇을합니까?

인간을 관찰하십시오! 선수는 어떻게 탁구에서 패할 수 있습니까? 음, 우리가 두 명의 탁구 선수를 본다면 그것은 분명합니다. 일반적으로 손실은 공이 너무 빠르며 플레이어의 반응 시간이 지연 되었기 때문입니다. 그것은 두 가지 매개 변수입니다. 그중 하나는 조정 가능합니다. 다른 하나는 플레이어가 올바른 방향을 누를 수있는 능력입니다. 따라서 오류 빈도와 반응 빈도가 있습니다. 난이도에 따라 둘 다 조정할 수 있습니다.

쉬운 AI는 입력 지연이 높고 임의의 실수를 저지르는 경향이 있습니다. AI가 더 어려워 질수록 이러한 매개 변수가 어려워 지도록 조정됩니다.

이것은 거의 모든 게임에 적용 할 수 있으며, 심지어 틱택 토 또는 더 복잡한 모델과 같은 게임에도 적용 할 수 있습니다. 이 방법은보다 복잡한 시나리오에서 세분화되지만 매개 변수와 범위의 수가 좁은 게임에서는 충분합니다.

다음은 몇 가지 옵션 목록이며 일부는 이미 다루었습니다.

• 똑똑한 컴퓨터 플레이어가 공을 겨냥하여 플레이어가 많은 바운스로 도달하기가 어려워지고 상대방이 쉽게 상대 할 수 있도록 반대 방향으로 행동하십시오.
• 공이 상대에게가는 길에있는 동안 똑똑한 선수는 패들을 중간쪽으로 움직일 것이며, 어디로 돌아올 지 모릅니다.
• 최종 바운스 전에는 사람이 공이 어디로 향하게 될지를 예측하기가 어렵습니다. AI도 이와 유사한 부정확성을 갖습니다.
• 패들 속도를 제한하여 공보다 느리게하십시오. 완벽한 플레이에서 놓치려면 수직 속도의 절반 미만이어야합니다.
• 난이도, 경기 시간 등에 따라 공의 속도를 높이십시오.
• 인간은 즉각적으로 반응하지 않습니다. AI 플레이어도 마찬가지입니다.
• AI에게 실수를하거나 공을 놓칠 수있는 확률을 무작위로 부여하십시오.

나는 작은 탁구 복제 도했다 (LUA에서).

내 AI는 매우 단순하지만 그렇게 나쁘지는 않습니다.

나는 단지 공의 y 위치를 확인하고 더 낮 으면 패들을 아래로 움직이고, 높으면 패들을 위로 움직입니다.

그런 다음 난이도를 미세 조정하기 위해 컴퓨터 패들이 움직이기 시작하는 공과의 거리를 늘리거나 줄입니다.