Turniej Bota dla Unreal

Question

Aby przetestować reguły zachowania gry Unreal Tournament (wersja 1999 lub 2004) CTF, chcę stworzyć bota w Javie, który jest w pełni kontrolowany.

Bez AI, ale z zestawem poleceń, jak skok, biegnij do tego punktu, itp. Algorytm ewolucyjny w czasie rzeczywistym, aby rozwinąć sekwencję ruchów, biorąc ją na flagę przeciwnika i z powrotem. Żadnych złożonych działań, takich jak strzelanie, ale raczej unikanie konfliktu. Główne działania powinny być przeskakiwać, biegać, obracać, poruszać się.

Używanie gamebots API Szukam tutoriali/wskazówek na temat pisania bota i podłączania go do struktury algorytmu genetycznego, takiej jak Zegarmistrz. Mam kilka warunków dla funkcji fitness i natknąłem się na ścieżki do botów. Czy znasz jakieś samouczki, które mogą mi pomóc?

Answer 1

Tylko podpowiedź: rozejrzyj się po aigamedev.com Nie jestem pewien, czy ktoś nadal używa silnika UT 1.

Jeśli nie masz nic przeciwko rzeczywistemu silnikowi gry, na pewno znajdziesz kilka samouczków związanych z Open Source ID Engines, takich jak Quake 3.

Answer 2

Należy pamiętać, że aby algorytmy genetyczne w czasie rzeczywistym były odpowiednie, lepiej zacząć od zebrania spójnego zestawu strategii przeciwników (lepiej, jeśli od różnych osób) i używając tego zestawu do oceny kondycji w tle, symulując gry w szybkim tempie, aby uzyskać w rozsądnym czasie szereg przyzwoitych strategii, od których możesz zacząć (nie do pomyślenia jest, aby ludzie oceniali kondycję losowych strategii - najprawdopodobniej zajmie to zbyt dużo czasu). Klasycznym przykładem takiego działania jest gra w warcaby, ale także bardziej złożone gry mogą wykorzystywać tę samą strategię (jest znany przykład futurystycznej bitwy morskiej, w której strategia wspomagania GA pokonała ludzkich przeciwników - nie pamiętam szczegółów, ale będę wyglądać go i edytuj). Po opracowaniu szeregu przyzwoitych strategii możesz odpalić GA w czasie rzeczywistym, aby mógł uczyć się od ludzi.

Należy również pamiętać, że może to być bardzo powolny proces i nie ma żadnej wartości w korzystaniu z algorytmów genetycznych w czasie rzeczywistym, w tym sensie, że lepiej jest zbierać strategie od ludzkich przeciwników i uruchamiać ewolucję w tle, więc że następnym razem, gdy gra ten sam przeciwnik, mógłbyś rozwinąć strategię, która mogłaby go pokonać. Chyba że masz dużo ludzi grających - w tym przypadku może to mieć sens, ale jeśli celem jest rzucenie wyzwania ludziom z coraz lepszymi botami, to właśnie bym to zrobił. Posiadanie ludzi oceniających sprawność wstępnych strategii może być 1) wolne 2) nudne dla nich.

Kilka dokumenty zajmujące się w czasie rzeczywistym algorytmów genetycznych (wart przeglądając abstrakcyjne i zobaczyć, jeśli jesteś zainteresowany):

• GA for complex real time scheduling
• Aircraft landing scheduling with real time GA
• Musical Improvisation with real time GA
• Recommendation engine with real time GA

Warto również wspomnieć, somethi Podobnie jak wcześniej zrobiono to przy użyciu neuroewolucji (ewolucja sieci neuronowych z GA, NEAT jest dobrym przykładem i została użyta dla FPS afaik), ale rozważania pod kątem zestawu treningowego nadal są aktualne.

Answer 3

Czy znasz jakieś samouczki, które mogą mi pomóc?

The Quake III Arena Bot (J.M.P. van Waveren, University of Technology Delft).