Статья:

Основные методы реализации интеллектуальных агентов в играх

Конференция: XLVI Студенческая международная заочная научно-практическая конференция «Молодежный научный форум: технические и математические науки»

Секция: Технические науки

Выходные данные
Абрамов Е.В. Основные методы реализации интеллектуальных агентов в играх // Молодежный научный форум: Технические и математические науки: электр. сб. ст. по мат. XLVI междунар. студ. науч.-практ. конф. № 6(46). URL: https://nauchforum.ru/archive/MNF_tech/6(46).pdf (дата обращения: 25.09.2018)
Лауреаты определены. Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Мне нравится
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
на печатьскачать .pdfподелиться

Основные методы реализации интеллектуальных агентов в играх

Абрамов Евгений Витальевич
студент, Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева-КАИ, РФ, Республика Татарстан, г. Казань

 

Создание интеллектуальных агентов для ролевых игр в наше время является одной из первичных задач. Сколько бы различных агентов у вас не было реализовано, они все как один должны содержать свойства, такие как:

1.  Здоровье. Свойство отвечающее за возможность агента получать урон и умирать.

2.  Счетчик. Необходимость подсчета количества противников и количества убитых противников.

3.  Активация от расстояния. Чтобы лишний раз не загружать оперативную память компьютера, можно воспользоваться этим свойством агентов.

В этой статье мы рассмотрим именно эти три механизма. Каждый из них имеет свой отдельный класс. Однако, в ходе реализации эти механизмы можно внедрить в другие классы. Все ниже приведенные наименования вы можете изменить на свой лад.

Здоровье или “Health”… Он реализуют одну из главных характеристик агентов. Считает количество здоровья и определяет состояние агента, жив он или мертв. Этот класс не может обойтись без следующих глобальных переменных и методов:

•      MaxHealth, вещественная переменная, отвечающая за количество максимальных единиц здоровья агента.

•      CurrentHealth, вещественная переменная, отвечающая за текущее количество единиц здоровья агента.

•      Invincible, булевская переменная, отвечающая за возможность агента получать урон.

•      Dead, булевская переменная, отвечающая за состояния убит и жив.

•      Start, метод, передающий значение максимального здоровья в текущее здоровье, в тот момент, когда агент появляется в игровом мире.

•      Update, основной метод. алгоритм продемонстрирован на структурной схеме.

 

Рисунок 1. Структурная схема алгоритма “Health

 

Счетчик или “AIcount”. Он выполняет роль счетчика для главного персонажа. Подсчитывает общее количество агентов игры и передает игроку информацию об убитых им агентов. Класс содержит такие глобальные переменные и методы:

•      Player, объект. Это цель агентов, в контексте игры целью обычно является игрок.

•      Start, основной метод, передает значение о существовании агента.

 

Рисунок 2. Структурная схема алгоритма “AICount

 

Скрипт “DistanceActive”. Он отвечает за активацию агента в игровом мире. Класс содержит такие глобальные переменные и методы:

•      Player, объект, как и в предыдущем классе.

•      DistanceToActivateAI, вещественная переменная, расстояние до цели при котором интеллектуальный агент активируется.

•      checkdistevery, целочисленная переменная, время, через которое делать проверку расстояния до цели.

•      chcount, целочисленная переменная, подсчитывающая время проверки.

•      Start, метод, инициализирующий начальное состояние всех переменных.

•       Update, основной метод. Алгоритм представлен на блок-схеме.

 

Рисунок 3. Структурная схема алгоритма “DistanceActive

 

Алгоритм скрипта “DistanceActive” позволяет не загружать память компьютера объектами, которые игрок не видит.

Все вышеописанные основные механизмы интеллектуальных агентов в том или ином виде должны присутствовать на каждом вашем агенте в ролевых, и не только, играх.

 

Список литературы:
1. Intelligent Agents for Computer Games. Alexander Nareyek. GMD FIRST, Kekul´estr. 7, D - 12489 Berlin, Germany.
2. Shoham Y., K. Leyton-Brown. Algorithmic, Game-Theoretic, and Logical Foundations. – London: Cambridge University Press, 2009.