我这学期有一门课程，要求做一个关于人工智能应用的项目。我决定做关于游戏AI的项目。我有两个基本的想法：实现一个FPS机器人或实现足球AI。

我现在还是一个AI新手，我实现了基本的寻路算法（A*等等），并且学习了有限状态机、一些一阶逻辑、基本的神经网络知识（反向传播算法），并且目前正在学习一门关于遗传算法的课程。

我们现在主要关注的是机器人。我们的计划包括：

• 每个“机器人”都将使用有限状态机（FSM）来实现，其中包含机器人可能具有的状态；以及当它接收到输入时将要发生的动作/状态更改的规则。
• 在机器人组群移动中，每个机器人将使用神经网络来决定是否攻击，攻击方式；基于范围，机器人数量，现有战斗等因素。
• 通过使用遗传算法，可以基于重复的动作来预测对手的下一步行动。

虽然到目前为止，我在空闲时间已经编写了一些2D游戏（例如吃豆人，俄罗斯方块等），但我从未真正进入过3D领域。我们最有可能使用3D引擎。

我们希望将大部分精力集中在AI部分。我们不想被动画/3D模型等不必要的细节所困扰。例如，如果我们能找到一个具有像Moveright()这样的函数的框架，它可以将机器人向右移动，那就太棒了。

我的基本问题是：考虑到项目时长约为3个月，按照我们计划的方式进行是否过于雄心勃勃？我们应该进入3D领域并使用3D游戏引擎吗？如果之前没有使用它们的经验，使用这些引擎容易吗？如果容易，哪种引擎适合我们的项目？

我偶然发现了另一个想法，在《AI游戏编程实例》一书中给出，玩家将拥有机器人的俯视图。那样做是否更合适？

谢谢…很抱歉问题有点长…只是我的问题有点太具体了。

回答：

我的基本问题是：考虑到项目时长约为3个月，按照我们计划的方式进行是否过于雄心勃勃？

是的 – 但这不一定是件坏事 🙂

我们应该进入3D领域并使用3D游戏引擎吗？

不应该。主要是因为你说过：

我们希望将大部分精力集中在AI部分。

根据我的经验（并且知道，作为一名学生，我经常咬下比我能嚼的更多的东西），我会这样做：

使你的模拟功能独立于图形组件。让它向另一个层发布“更新”，其中包括玩家和球的向量。 这样做可以使你的AI任务与所有其他任务分开，这意味着你需要担心的错误更少，并且还可以更轻松地对基础模拟进行单元测试。

获取这些“更新”并创建你的第一个“可视化”层 – 使其成为最简单的2D表示形式。它可以只是一系列文本行：“玩家1拥有球/玩家1以20kph的速度在（30,40）处踢球”。 这对于你的第一遍来说已经足够困难了，因为你将弄清楚如何获取模拟发布的数据并对其进行处理。

你的下一个可视化可能会添加一个ANSI图形的2D网格（类似于rogue游戏）来实际显示玩家和球的移动。 在此之后的下一个可能是精灵。 等等。 请注意你如何逐步增加可视化的复杂性…不要让你的第一步直接使用你以前从未用过的技术（3D图形引擎）。 （那样的话你永远无法完成你的项目。）

至于你关于采取哪种路线的问题 – FSM、NN、GA、自上而下的设计 – 你应该（与你的团队中的其他人一起）按照从最感兴趣到最不感兴趣的顺序对它们进行排名，然后按该顺序进行处理。 你可以考虑为一个团队做一种风格，为另一个团队做不同的设计。 你可能希望让你的FSM团队与已经对其进行了额外调整的FSM团队对抗，以便在你认为你的更改实际上有益时进行比较和对比（你可能会惊讶地发现它们会使团队变得更糟）。 实际上，这就是单元测试和将模拟与可视化分开非常非常有用的地方 – 你应该能够“模拟”尽可能多的游戏，以获得实验结果，而无需担心图形。 你甚至可以使用脚本在夜间分批进行。

总的来说，我对你的建议是：将你的项目分解成你可以分解的最小部分，并一次处理一个，这样无论时间耗尽时你处于什么位置，你都会有一些有趣的东西可以炫耀。