Как создать разумный ИИ?

Question

Я создаю логическую игру, основанную на игре Fox and Hounds.Игрок играет на лисе, а ИИ - на гончих.(насколько я вижу) Мне удалось сделать ИИ идеальным, поэтому он никогда не проигрывает.Оставить это как таковое было бы не очень весело для игроков-людей.

Теперь я должен ошарашить ИИ, чтобы человек мог победить, но я не уверен, как.Текущая логика ИИ основана на сопоставлении с образцом - если я введу случайные ходы, которые заставят доску выйти из пространства образца, ИИ, скорее всего, будет играть глупо до конца игры.

Я тоже думаюоб удалении набора паттернов, так что казалось бы, что ИИ не знает этого «трюка», но таким образом игроки могут найти способ побить компьютер, используя каждый раз одни и те же движения.вниз ИИ таким образом, чтобы не перейти от "гения" к "совершенно тупому" за один ход?

Answer 1

Я закончил тем, что создал пару квази-умных игр с паттернами (как если бы мог играть 10-летний), так что это не совсем глупо, и затем я выбираю один или два из них наугад, прежде чем игра начнется. Таким образом, игра всегда побиваема, но игрок не знает как (то есть он не может использовать одну и ту же стратегию, чтобы всегда побеждать, он должен сначала исследовать слабое место).

Answer 2

Мы использовали MinMax в качестве алгоритма ИИ для нашей игры, и мы реализовали уровни ИИ, устанавливая различную глубину для каждого уровня

Answer 3

• Я думаю, что это игра с нулевой суммой, и вы можете использовать алгоритм MinMax для решения игры вместо сопоставления с шаблоном, таким образом, контролируя глубину поиска, вы можете контролировать уровень опыта агента,
• С другой стороны, вы можете использовать поиск A *, чтобы определить лучший ход для данной лисы / собаки.А выбирая разные эвристики вы можете контролировать эффективность, если агент.

Answer 4

Поскольку я не являюсь опытным разработчиком игр, и мой ИИ на данный момент слишком туп, я бы сделал своего рода «обучающий ИИ».Допустим, вы отключили все свои регулярные выражения и включите их, как только игрок их использует.

Answer 5

Если ваша игра с нулевой суммой , то алгоритм MiniMax с альфа-бета-оптимизацией является хорошим выбором. Вы можете создавать уровни сложности, останавливая поиск, когда алгоритм достигает определенной глубины.