Основные методы реализации интеллектуальных агентов в играх
Секция: Технические науки
лауреатов
участников
лауреатов
участников
XLVI Студенческая международная заочная научно-практическая конференция «Молодежный научный форум: технические и математические науки»
Основные методы реализации интеллектуальных агентов в играх
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.