Какие методы применяются для симуляции поведения живых людей в виртуальных противниках?

Для симуляции поведения виртуальных противников (NPC) используются различные методы, среди них:

• Конечные автоматы (Finite-State Machines, FSMs) или их иерархические версии (Hierarchical Finite-State Machines, HFSMs). 1 Эти методы обрабатывают реакции NPC как переходы между состояниями. 1 Однако при большом количестве реакций трудно контролировать число переходов. 1
• Деревья поведения (Behavior Trees, BTs). 1 Этот подход позволяет обрабатывать реакции несколькими различными способами. 1 Можно приоритезировать обработку внешних стимулов, а также вводить новые модели поведения в определённые точки дерева. 1
• Автоматизированные планировщики. 1 Например, GOAP (Goal-Oriented Action Planning) или HTNs (Hierarchical task network). 1 Эти подходы лучше масштабируются, но их реакции могут быть менее управляемыми. 1 Решение алгоритма зависит от текущего состояния мира и цели NPC. 1
• Система восприятия. 1 Это набор смоделированных органов чувств, которые позволяют ИИ-агентам обнаруживать изменения в окружающей среде. 1 В большинстве игр в качестве основного способа сбора информации используется «зрение». 1
• Алгоритм Boids. 3 Он считается основой, на которой многие разработчики игр создают симуляции стайного поведения. 3 Базовая модель состоит из трёх простых режимов управления, которые описывают, как маневрирует отдельный боид в зависимости от положения и скорости своих ближайших товарищей по стае. 3