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). dtf.ru Эти методы обрабатывают реакции NPC как переходы между состояниями. dtf.ru Однако при большом количестве реакций трудно контролировать число переходов. dtf.ru
• Деревья поведения (Behavior Trees, BTs). dtf.ru Этот подход позволяет обрабатывать реакции несколькими различными способами. dtf.ru Можно приоритезировать обработку внешних стимулов, а также вводить новые модели поведения в определённые точки дерева. dtf.ru
• Автоматизированные планировщики. dtf.ru Например, GOAP (Goal-Oriented Action Planning) или HTNs (Hierarchical task network). dtf.ru Эти подходы лучше масштабируются, но их реакции могут быть менее управляемыми. dtf.ru Решение алгоритма зависит от текущего состояния мира и цели NPC. dtf.ru
• Система восприятия. dtf.ru Это набор смоделированных органов чувств, которые позволяют ИИ-агентам обнаруживать изменения в окружающей среде. dtf.ru В большинстве игр в качестве основного способа сбора информации используется «зрение». dtf.ru
• Алгоритм Boids. skillbox.ru Он считается основой, на которой многие разработчики игр создают симуляции стайного поведения. skillbox.ru 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. skillbox.ru