人工智能算法用于确定计算机控制的实体在游戏中的动作。本章介绍三种有用的游戏人工智能技术：1.用状态机改变行为2.实体界中移动的计算径（寻），3.在双人回合游戏（极小化极大和游戏树）中作出决定。本章将向读者展示如何应用这些AI技术来创建塔防游戏项目。

　　对于非常简单的游戏，AI始终具有相同的行为。例如，双人兵乓中的AI只需移动中球的。 因为此行为在游戏中并没有改变，所以它是无状态的。但对于更复杂的游戏，AI在不同的时间点表现不同。 在吃豆人中，每个幽灵都有三种不同的行为：追逐玩家，散开（幽灵回到设置的“起始”），或者跑离玩家。在行为中表示这些变化的方式就是用状态机（statemachine），其中每个行为对应于一个状态。

　　状态本身只是部分定义状态机。 同样重要的是状态机决定如何改变或在状态之间转换。此外，每个州可以有进入或退出州时发生的行为。

　　在为游戏角色的AI实现状态机时，首先谨慎规划不同的状态以及它们如何互连。以游戏中的基本防卫角色为例。 默认情况下，在预定义径上巡逻。 如果在巡逻时检测到玩家，则会开始。如果在任何时间点，受到致命，它就会死亡。在这个例子中，AI有三种不同的状态：巡逻，进攻和死亡。

　　接下来，读者需要为每个状态定义转换。死亡状态转换非常简单：当造成致命时，转换为死亡。 无论当前状态如何，都会发生此情况。 如果在巡逻状态期间发现了玩家，则进入状态。图4.1中的状态机图表示状态和转换的组合。

　　尽管这个AI是功能性的，但大多数游戏中的AI角色更为复杂。 假设在巡逻状态时听到可疑声音。 目前的状态机决定继续巡逻。理想情况下，声音应该惊动，并让去搜索玩家。 调查状态可以代表这种行为。梦见大海涨潮

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