MMORPG游戲的人工智能(AI)和行為樹設(shè)計(jì)

MMORPG游戲的人工智能（AI）和行為樹設(shè)計(jì)文/alchemistli什么是MMORPG的AI？玩MMORPG的地球人都知道，MMORPG的AI實(shí)在是弱智的要死。即使是在WOW這樣頂級的游戲中，AI也是有限得掉渣，絕大部分NPC都像一個木樁一樣，哪怕是精心設(shè)計(jì)的BOSS也就只有一些戰(zhàn)斗AI。盡管有很多人把動畫，或者自動尋路之類的功能也叫做AI，但是我們并不討論這種基本功能。我們討論的AI是指，可以使得NPC好像一個真人一樣活動的AI。擁有這樣AI的NPC看起來就不再是那個只有血條和攻擊力的模型，而給玩家的感受會是一個有信念、欲望和意圖的生命。從更廣泛的意義上說，如果整個游戲世界是“高AI”的，那么這個游戲世界會充滿著自由度。這意味著玩家可以在游戲中“創(chuàng)造”出前所未有的武器、科技甚至?xí)心芰Ω淖冋麄€游戲世界外貌和文明。如果真正出現(xiàn)這樣一款MMORPG，那么贏得粉絲們的驚聲尖叫應(yīng)該并不意外。品管中心孕育中的項(xiàng)目“失落的大陸”目前就正在向這個方向努力中，希望能夠取得一定水準(zhǔn)的突破。AI系統(tǒng)一個典型的AI系統(tǒng)包括，感知，導(dǎo)航和決策三個字系統(tǒng)。對于游戲來說，感知系統(tǒng)是可以“作弊”的，不需要NPC去“感知”世界，系統(tǒng)可以直接告訴NPC世界是怎樣的。而導(dǎo)航系統(tǒng)，不屬于今天的討論范圍。而決策系統(tǒng)才是讓NPC看起來可以有自己的意圖和信念，所以我們接下來主要討論一下決策系統(tǒng)。AI決策系統(tǒng)的常見模型最早，游戲AI決策系統(tǒng)往往是這樣寫的：switch(自己){case"血量充足":打怪();break;case"快死了":補(bǔ)血();break;case"死了":游戲全局->Gameover();break;}復(fù)制代碼隨著硬件的提高，可以分給AI執(zhí)行的CPU時間越來越長，老板們對AI的要求自然也提高了，比如說老板可能會想出這樣的策略：血量80的時候用魔法補(bǔ)一補(bǔ)就行了，血量60的時候吃個小血瓶，血量40的時候吃大血瓶，血量20的時候趕快逃跑。于是AI程序員就需要找到上面這個switch，然后修改里頭的case。想象一下，萬一碰到了一個Dota高手當(dāng)老板，心中有著各種很NB的殺敵策略，需要隨時根據(jù)環(huán)境狀態(tài)判斷利用哪種策略。當(dāng)策略越來越多，很快，一個帶有上萬行代碼的函數(shù)就橫空出世了！如果這個時候遇到bug了，甭說修復(fù)了，僅僅是閱讀這個函數(shù)就恐怕就得嘔吐了。。。毫無疑問，上面的方法在遇到大量的狀態(tài)的時候會讓代碼崩潰，不過經(jīng)過無數(shù)前輩前仆后繼用各種切身努力，幫我們提出了一種又一種精簡代碼的手段。目前常見的AI模型包括FSM(有限狀態(tài)機(jī)，包括HFSM分層有限狀態(tài)機(jī))和BehaviorTree(行為樹)兩大類。FSM(有限狀態(tài)機(jī))相對于false，類似于程序中的邏輯或。3)平行節(jié)點(diǎn)(ParallelNode)：提供了平行的概念，無論子節(jié)點(diǎn)返回值是什么都會遍歷所有子節(jié)點(diǎn)。所以不需要像Selector/Sequence那樣預(yù)判哪個ChildNode應(yīng)擺前，哪個應(yīng)擺后。ParallelNode增加方便性的同時，也增加實(shí)現(xiàn)和維護(hù)復(fù)雜度。4)條件節(jié)點(diǎn)(Condition)：屬于葉子節(jié)點(diǎn)，判斷條件是否成立。5)執(zhí)行節(jié)點(diǎn)(Action)：屬于葉子節(jié)點(diǎn)，執(zhí)行動作，一般返回true。接下來我們看一個行為樹構(gòu)造的AI，這個AI的邏輯文字表述為，一個NPC在晚上需要執(zhí)行巡邏任務(wù)。而且如果天下雨的話，戶外的人是需要打傘的。程序大概流程如下1)先處理Basic_AI節(jié)點(diǎn)，由于該節(jié)點(diǎn)是并行節(jié)點(diǎn)，所以將會依次處理接下來兩個子樹，無論第一個子樹的返回值是什么。2)對于"打傘"節(jié)點(diǎn)，由于該節(jié)點(diǎn)是順序節(jié)點(diǎn)，所以會依次處理其子節(jié)點(diǎn)，但是如果某個子節(jié)點(diǎn)返回false，那么該節(jié)點(diǎn)執(zhí)行停止執(zhí)行，并且返回false。因此執(zhí)行打傘動作會不會執(zhí)行取決于在它前面的兩個條件是否返回true3)執(zhí)行完"大傘"節(jié)點(diǎn)后，接下來必然會執(zhí)行守夜節(jié)點(diǎn)，而守夜節(jié)點(diǎn)是選擇節(jié)點(diǎn)，所以要么會執(zhí)行夜里巡邏，要么會執(zhí)行休息節(jié)點(diǎn)。夜里巡邏會不會這姓自然取決于條件節(jié)點(diǎn)"是晚上嗎"的返回值行為樹模型看似簡單，但是以下幾個優(yōu)點(diǎn)讓行為樹目前變成了復(fù)雜AI的主流模型A)靜態(tài)性越復(fù)雜的功能越需要簡單的基礎(chǔ)，否則最后連自己都玩不過來。即使系統(tǒng)需要某些"動態(tài)"性，也應(yīng)該盡量使用靜態(tài)的行為樹來表示。Halo3相對于Halo2對BTAI的一個改進(jìn)就是去除了一些的動態(tài)性。原則就是保持全部Node靜態(tài)，只是根據(jù)事件和環(huán)境來檢查是否啟用Node。靜態(tài)性直接帶來的好處就是整棵樹的規(guī)劃無需再運(yùn)行時動態(tài)調(diào)整，大大方便設(shè)計(jì)人員和編程人員，并且大大減少詭異的bug，同時這也為很多優(yōu)化和預(yù)編輯都帶來方便。B)直觀性行為樹可以方便地把復(fù)雜的AI知識條目組織得非常直觀。默認(rèn)的組合節(jié)點(diǎn)處理子節(jié)點(diǎn)的迭代方式就像是處理一個預(yù)設(shè)優(yōu)先策略隊(duì)列，也非常符合人類的正常思考模式：先最優(yōu)再次優(yōu)。此外，行為樹編輯器對優(yōu)秀的程序員來說也是唾手可得。C)復(fù)用性各種節(jié)點(diǎn)，包括葉子節(jié)點(diǎn)，可復(fù)用性都極高。D)擴(kuò)展性可以容易地為項(xiàng)目量身定做新的組合節(jié)點(diǎn)或修飾節(jié)點(diǎn)。還可以積累一個項(xiàng)目相關(guān)的節(jié)點(diǎn)庫，長遠(yuǎn)來說非常有價值。小結(jié)在瀏覽過行為樹和有限狀態(tài)機(jī)之后，大家很自然可以根據(jù)項(xiàng)目來選擇所用的模型。對于AI并不是太復(fù)雜的項(xiàng)目來說，選擇有限狀態(tài)