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Steam从0开始搭建一个战棋游戏的AI(初级教程）
https://zhuanlan.zhihu.com/p/26549502
战棋类游戏一直以高策略性著称，其中不乏经典之作如“三国志英杰传”、“三国曹操传”、“炎龙骑士团”、“金庸群侠传”等等。
今天，我们就如何一步步从0开始实现一个简单的战棋类游戏AI，概述一下此类游戏AI的设计思路和算法。（什么？AI是啥？——人工智能，通俗来说就是电脑的自动策略。）
战棋类游戏的关卡设计思想
经典战棋类游戏一般来说AI都比较简单，丰富高可玩性的关卡和极限挑战难度，还是要靠关卡设计来做：比如什么时候敌方出援军、敌方某个据点什么时候出兵之类的驱动整个战局变化的。
这个由于是关卡设计者（一般是游戏策划）考虑的范畴，我们今天不讨论这个。光讨论一个NPC，每回合在正常情况下应该如何决策。
模型分解
我们分析几款经典的战棋类游戏
1、曹操传
分敌我回合，每回合自由选择角色先后行动顺序。
每回合一个角色可以做两件事——（移动+行为）
其中行为又可以细分为攻击、技能、休息、使用物品（可以给自己或身边的人使用）
2、炎龙骑士团
也分敌我回合，每回合玩家自由选择角色先后行动顺序。
还是一样，决策=移动+行为
行为细分为攻击、休息、魔法、物品（可以给自己或身边的人使用）
和曹操传不一样的地方是移动后不可以使用魔法（必须本回合停留原地才可以使用魔法）
3、金庸群侠传
无敌我回合，每回合按照角色的身法决定先后行动顺序。
决策=移动+行为
行为细分为攻击、用毒、解毒、医疗、物品、等待、休息……
其中等待可以将行动延后
……
不难发现，大部分战棋类游戏都遵循这个规则：单个回合内角色决策 = 移动 + 行动。
AI框架设计思路
我们本文并不想针对某个特定的游戏模式来做设计，而是想教大家一个简单的通用AI如何搭建——
因为大家构思和想做的游戏系统设定各异，（比如上面几款游戏，就分别有自己的各项特殊规则）
在此种情况下，我们其实可以搭建一个通用的计算模型，来“海纳百川”，实现一个与具体游戏业务逻辑无关的AI框架。
我们不妨先把技术的东东放一边，以一个玩家的角度来重现，每一个回合我们人类是如何思考的呢？
“我走到这里，下回合对方是不是可以走过来打到我？”
“我这一击刚好可以把对方秒杀，这样对方就不能反击我了！”
“我移动速度比对方快，我先跑回去补给完，然后再回来打”
“调整一下阵型！用防御力高的人在这个关卡上卡位，弓箭手在后方射。”
总之，决策基准就是如何行动对自己是最有利的。
数学模型
我们可以给每一个行为决策，算出一个“得分”来，最后负分是有害、正分是有利。最终AI的结果就是选择得分最高的行为。
初级AI的本质是一个贪心算法
贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。
贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。
通俗来说，贪心算法就是只看眼前，不看之后的情况。
所以如果我们只看眼前一步，那么问题就变得很简单：我如何下这一步棋获得当前的最高收益？
搭建框架
这样我们只需要将所有的行为结果都有一个评估的分数，然后遍历所有的行为可能，取得分最高的评估结果来决策即可。
1、分数评估体系搭建
如何来做这个分数评估体系？——不同的游戏可以有各自的设定：举个例子，比如如果某次行动击中3个敌人，每个人评估扣血100，那么总共算得300分。比如某次给队友加血，预估恢复技能能加150血，就算得150分……
所以某次行动的得分应该是本次行动所有影响的结果分数之和。（也可以根据具体需要，调整一些加权系数，后文说明）对自己有利则加分，对自己有害则减分（同理，对敌人有利减分，有害加分）
2、如何遍历？
很简单，战棋类游戏无非移动+行动，把所有可能走的点全部走一遍，走到了那儿后把所有可能的行动全部做一遍。如果有些行动设计到施展位置，把所有的施展位置全部算一遍即可。
这里如果效率太低，可以尽情对搜索算法剪枝，此处不赘述。
3、扩展和调优
有了以上两步，AI应该就可以跑起来了。我们接下来可以根据具体咱们游戏的设定来调优，让AI更加聪明。
拿刚才的例子，比如击中的3个敌人里有一个可以导致死亡（HP=0），那么额外再加200分（得分就是500了）。比如加血的队友血越少得分越高（优先给濒死的队友加血），那么当AI可以选择两个队友加血的时候，自然就会选择那个更加濒死的角色。
这里的设计就跟具体每个游戏相关，甚至更加复杂的话，还可以考虑地形、站位、AOE覆盖范围、加BUFF/DEBUFF、使用道具等各种情况。
这里还可以赋予不同的角色不同的使命，也只需要在最终的得分上体现即可（比如一个偏输出的攻击者，比一个偏防御的防御者在“减少敌方HP”的得分上有额外加权）
总之基于这个分数，可以做出一切有想象力的AI来，此处仁者见仁。
结语
我们基于这个思路开发了《金庸群侠传X》和《江湖X》以及即将发布的《江湖X：汉家江湖》，基本AI是可用的（虽然由于游戏属性有点复杂，AI也经常被玩家吐槽）。
很多战斗变成了玩家的拦路虎
也会有一些由于AI给力被津津乐道的情况
最后祝大家开发愉快，有问题可以与我交流。
战棋类游戏一直以高策略性著称，其中不乏经典之作如“三国志英杰传”、“三国曹操传”、“炎龙骑士团”、“金庸群侠传”等等。
今天，我们就如何一步步从0开始实现一个简单的战棋类游戏AI，概述一下此类游戏AI的设计思路和算法。（什么？AI是啥？——人工智能，通俗来说就是电脑的自动策略。）
战棋类游戏的关卡设计思想
经典战棋类游戏一般来说AI都比较简单，丰富高可玩性的关卡和极限挑战难度，还是要靠关卡设计来做：比如什么时候敌方出援军、敌方某个据点什么时候出兵之类的驱动整个战局变化的。
这个由于是关卡设计者（一般是游戏策划）考虑的范畴，我们今天不讨论这个。光讨论一个NPC，每回合在正常情况下应该如何决策。
模型分解
我们分析几款经典的战棋类游戏
1、曹操传
分敌我回合，每回合自由选择角色先后行动顺序。
每回合一个角色可以做两件事——（移动+行为）
其中行为又可以细分为攻击、技能、休息、使用物品（可以给自己或身边的人使用）
2、炎龙骑士团
也分敌我回合，每回合玩家自由选择角色先后行动顺序。
还是一样，决策=移动+行为
行为细分为攻击、休息、魔法、物品（可以给自己或身边的人使用）
和曹操传不一样的地方是移动后不可以使用魔法（必须本回合停留原地才可以使用魔法）
3、金庸群侠传
无敌我回合，每回合按照角色的身法决定先后行动顺序。
决策=移动+行为
行为细分为攻击、用毒、解毒、医疗、物品、等待、休息……
其中等待可以将行动延后
……
不难发现，大部分战棋类游戏都遵循这个规则：单个回合内角色决策 = 移动 + 行动。
AI框架设计思路
我们本文并不想针对某个特定的游戏模式来做设计，而是想教大家一个简单的通用AI如何搭建——
因为大家构思和想做的游戏系统设定各异，（比如上面几款游戏，就分别有自己的各项特殊规则）
在此种情况下，我们其实可以搭建一个通用的计算模型，来“海纳百川”，实现一个与具体游戏业务逻辑无关的AI框架。
我们不妨先把技术的东东放一边，以一个玩家的角度来重现，每一个回合我们人类是如何思考的呢？
“我走到这里，下回合对方是不是可以走过来打到我？”
“我这一击刚好可以把对方秒杀，这样对方就不能反击我了！”
“我移动速度比对方快，我先跑回去补给完，然后再回来打”
“调整一下阵型！用防御力高的人在这个关卡上卡位，弓箭手在后方射。”
总之，决策基准就是如何行动对自己是最有利的。
数学模型
我们可以给每一个行为决策，算出一个“得分”来，最后负分是有害、正分是有利。最终AI的结果就是选择得分最高的行为。
初级AI的本质是一个贪心算法
贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。
贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。
通俗来说，贪心算法就是只看眼前，不看之后的情况。
所以如果我们只看眼前一步，那么问题就变得很简单：我如何下这一步棋获得当前的最高收益？
搭建框架
这样我们只需要将所有的行为结果都有一个评估的分数，然后遍历所有的行为可能，取得分最高的评估结果来决策即可。
1、分数评估体系搭建
如何来做这个分数评估体系？——不同的游戏可以有各自的设定：举个例子，比如如果某次行动击中3个敌人，每个人评估扣血100，那么总共算得300分。比如某次给队友加血，预估恢复技能能加150血，就算得150分……
所以某次行动的得分应该是本次行动所有影响的结果分数之和。（也可以根据具体需要，调整一些加权系数，后文说明）对自己有利则加分，对自己有害则减分（同理，对敌人有利减分，有害加分）
2、如何遍历？
很简单，战棋类游戏无非移动+行动，把所有可能走的点全部走一遍，走到了那儿后把所有可能的行动全部做一遍。如果有些行动设计到施展位置，把所有的施展位置全部算一遍即可。
这里如果效率太低，可以尽情对搜索算法剪枝，此处不赘述。
3、扩展和调优
有了以上两步，AI应该就可以跑起来了。我们接下来可以根据具体咱们游戏的设定来调优，让AI更加聪明。
拿刚才的例子，比如击中的3个敌人里有一个可以导致死亡（HP=0），那么额外再加200分（得分就是500了）。比如加血的队友血越少得分越高（优先给濒死的队友加血），那么当AI可以选择两个队友加血的时候，自然就会选择那个更加濒死的角色。
这里的设计就跟具体每个游戏相关，甚至更加复杂的话，还可以考虑地形、站位、AOE覆盖范围、加BUFF/DEBUFF、使用道具等各种情况。
这里还可以赋予不同的角色不同的使命，也只需要在最终的得分上体现即可（比如一个偏输出的攻击者，比一个偏防御的防御者在“减少敌方HP”的得分上有额外加权）
总之基于这个分数，可以做出一切有想象力的AI来，此处仁者见仁。
结语
我们基于这个思路开发了《金庸群侠传X》和《江湖X》以及即将发布的《江湖X：汉家江湖》，基本AI是可用的（虽然由于游戏属性有点复杂，AI也经常被玩家吐槽）。
很多战斗变成了玩家的拦路虎
也会有一些由于AI给力被津津乐道的情况
最后祝大家开发愉快，有问题可以与我交流。
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