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ai脚本编写（ai剧本生成器）

发布时间：2023-04-24 14:15:33 稿源：创意岭阅读： 78

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于ai脚本编写的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

如何在游戏机制中使用AI/剧情脚本
什么是AI脚本

ai脚本编写（ai剧本生成器）

如何在游戏机制中使用AI/剧情脚本

首先要说的是，并不是说AI，剧情逻辑必须非脚本语言不可，用C++也可以写，甚至更习惯一些。但是脚本语言有脚本语言的长处，动态类型以及相当人性化的数据构造方式，特别是LUA中的表类型，似乎比较擅长描述这种复杂的AI/剧情结构。当然，为了验证自己的想法，我也写了4K的LUA代码，结果觉得该脚本语言相当不容易构造简洁的内容。AI从高自低的分别是计划，状态机，模式。我不知道这种划分是基于何种角度，但是我个人的理解是状态机最高，模式作为某个状态下的某个决策所预定义的动作序列，而计划，是为了实现某个目标的一组步骤的组合。那么硬编码的游戏循环何时调用脚本？答案是，游戏循环执行到调度NPC的AI函数的时候，该AI函数就不再做任何硬编码，而只是简单的dostring("gameEntitys[npc](/"update/")")。就是这么简单，将所有的AI/剧情放置到脚本中。那么，LUA中gameEntitys[npc]("update")是什么意思？简单的说，gameEntitys是一个存储所有NPC的注册表，gameEntitys[npc]将取得该npc的FMS函数，然后给该函数发送update消息告知npc当前的状态进行例行更新。FMS函数对于每一个对象是唯一的，那么比如某一类对象有共同的AI/剧情，那么该类的每一个对象同用同样的FMS函数的话，成员变量如何维持？要知道在LUA中模拟类还是比较麻烦的。答案是upvalue，也就是所有的对象使用同样的函数来生成自身的FMS，该函数就是FMS_Creator(all_state,init_state)。在C++编码中，NPC对象完成构造之后，就调用LUA载入对应的状态机/剧情脚本，然后调用FMS_Creator为自己创建FMS函数：dofile("npc_ai.lua")--引入all_state,init_stategameEntitys[npc]=FMS_Creator(all_state,init_state)当然，NPC析构之后，你也要释放LUA为你分配的资源gameEntitys[npc]=nil已经大概说明了如何在C++中启动NPC的LUA逻辑代码了，那么如何在LUA中编写状态机呢？答案是表。每个表代表一个状态，该表下的key表示该状态接受的消息，key对应的值表示该状态接受到key所表示的消息后要执行的决策，包括相应的动作和可能的状态变迁。看代码吧，最直观的表述：state={name="attack",--状态名enter={--进入该状态要执行，属于状态的消息--func是函数，param是参数，sucess,unsucess是func执行结果所对应的状态转移{func=print,param="openfire"},{func=IsEnemyDie,sucess="cure"},}update={}--同enter,不过用于状态在每一帧的更新exit={}--同enter，不过用于状态在每一帧的更新other_msg={}--同enter,用于表示该状态所接受的其他消息，可以有多个}在LUA中就是可以如此直观的表示每一个状态，其响应的消息以及函数。然后构造该npc接受的状态集合：all_state={}all_state[state.name]=stateinit_state=state这样子，就能传递到FMS_Creator中创建出自己独一无二的状态机函数了。那么剧情脚本呢？其实描述了状态机，剧情脚本是否已经有点眉头了呢？剧情，即为计划，每一个计划由一系列步骤所组成。类似的，对应每个计划的执行会有一个plan()函数，且为了达到独立效果，该函数将会由plan_creator(all_step,first_step)生成。看参数，显然计划的步骤step就是类似于状态的表，不过key方面略有不同，看代码就明白：step={name="findbill",cond={--执行该步骤的前提条件--func是判断条件的函数，param是判断参数{func=IsXXX,param="xxx"},{func=IsStepFinished,param=some_step},},finish={--条件判断成功要执行的动作{func

ai脚本编写（ai剧本生成器）

什么是AI脚本

人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（Engineering approach），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（Modeling approach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。本书介绍的遗传算法（Generic Algorithm, 简称GA）和人工神经网络（Artificial Neural Network,简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。
AI脚本，就是通过以上方式编辑的智能触发的各种剧情和事件的程序。

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