网上有关“竞技游戏的团队AI如何实现”话题很是火热，小编也是针对竞技游戏的团队AI如何实现寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。
您好：手机麻将有挂是真的吗这款游戏可以开挂，确实是有挂的，咨询加微信【】很多玩家在这款游戏中打牌都会发现很多用户的牌特别好，总是好牌，而且好像能看到其他人的牌一样。所以很多小伙伴就怀疑这款游戏是不是有挂，实际上这款游戏确实是有挂的
1.手机麻将有挂是真的吗这款游戏可以开挂，确实是有挂的，通过添加客服微信
2.咨询软件加微信【】在"设置DD功能DD微信手麻工具"里.点击"开启".
3.打开工具.在"设置DD新消息提醒"里.前两个选项"设置"和"连接软件"均勾选"开启"(好多人就是这一步忘记做了)
4.打开某一个微信组.点击右上角.往下拉."消息免打扰"选项.勾选"关闭"(也就是要把"群消息的提示保持在开启"的状态.这样才能触系统发底层接口)
很多人问游戏AI该怎么做？随着游戏类型的多元化，非 MMO或者卡牌的游戏越来越多，对AI的需求也越来越强了。而市面上关于 AI的书，网上找得到的文章，也都流于一些只言片语的认识，理论化的套路，和一些简单的 DEMO，离真正的项目差距甚远，无法前后衔接成一条线，更无法真正落地到编码。
国内真正做过游戏AI的少之又少，东拉西扯的人很多，真正做过项目的人很少，因为国内主要以MMO为主，RTS比较少，体育竞技类游戏更少，而从AI的难度上来看，应该是：MMO < FPS < RTS < 体育竞技。作为实际开发过AI的人，给大家科普一下，什么叫做硬派AI。硬派游戏AI，不是虚无缥缈的神经网络，用神经网络其实是一个黑洞，把问题一脚踢给计算机，认为我只要训练它，它就能解决一切问题的懒人想法。更不是遗传算法和模糊逻辑，你想想以前8位机，16位机上就能有比较激烈对抗的足球游戏、篮球游戏，那么差的处理器能做这些计算么？硬派游戏AI，就是状态机和行为树。状态机是基本功，行为树可选(早年AI没行为树这东西，大家都是hard code的)。大部分人说到这里也就没了，各位读完还是无法写代码。因为没有把最核心的三个问题讲清楚，即：分层状态机、决策支持系统、以及团队角色分配。下面以我之前做的篮球AI为例，简单叙述一下：
方法/步骤
1
何为分层状态机？
每个人物身上，有三层状态机：基础层状态机、行为层状态机、角色层状态机。每一层状态机解决一个层次的复杂度，并对上层提供接口，上层状态机通过设置下层状态机的目标实现更复杂的逻辑。基础状态机：直接控制角色动画和绘制、提供基础的动作实现，为上层提供支持。行为状态机：实现分解动作，躲避跑、直线移动、原地站立、要球、传球、射球、追球、打人、跳。角色状态机：实现更复杂的逻辑，比如防射球、篮板等都是由N次直线运动+跳跃或者打人完成。
每一层状态机都是通过为下一层状态机设定目标来实现控制(目标设定后，下层状态机将自动工作，上层不用关心动画到底播到哪了，现在到底是跑是跳)，从而为上层提供更加高级拟人化的行为，所有状态机固定频率更新(如每秒10次)，用于判断状态变迁和检查底层目标完成情况。最高层的角色状态机的工作由团队AI来掌控，即角色分配的工作。而行为状态机以上的状态抉择，比如回防，到底是跑到哪一点，射球，到底在哪里起跳，路径是怎样的，则由决策支持系统提供支持。
2
何为决策支持系统？
状态机为角色的大脑，而决策支持系统为角色的眼睛和耳朵，常见的工具有势力图(Influence Map)和白板(相当于不同角色间喊话)，其中势力图比较常用，篮球游戏AI势力图可以用下面几张图来表示：
势力图1：于防守篮板距离的map，每格分值为最远距离减去该格到篮板所在格子的距离
3
势力图2：进攻篮板距离的map，每个分值为最远距离减去该格到篮板距离，篮板后为0
势力图3：同敌人距离，每个敌人有影响范围，范围内，离敌人越近分越低，范围重叠选低的。
势力图4：同所有队友目标位置距离map，打分方法类似上图。
势力图5：与每个队友目标位置距离的map，标识单个队友目标位置距离的map
势力图6：现实传球可行性的map，分数越高，越容易把球传到该格子上。
势力图7：容易把球传出的位置map，越容易直接传球给队友的区域分数越高。
势力图8：综合map，把以上map按一定加权求和。球员有合法目标区域，便于实现内线游走和外线游走。
每个球员性格不同，权值也不同，有保守的球员，有喜欢冒险的球员，权值不同而已。这些势力图都是为了给上面的三层状态机和团队状态机提供决策支持的。
何为团队角色分配？每一层状态机为下一层设定一个目标，让下层自动工作，顶层角色层的目标则由最高层的团队ai进行战术指导。
团队状态机跟据当前的游戏情况确定当前首要目标(进攻或者防守)，又根据当前的势力图等信息，确定进攻或者防守的具体战略(比如中路突破、盘路包抄、下底传中等)，最终为当前己方的所有角色分配一个新的任务，即设定角色层状态机的新目标，确定他是做主攻还是做助攻，还是联防还是策应。具体该怎么联防，怎么策应，那就是角色层状态机的事情了。
话题总结其实团队AI没那么玄乎，任何问题就是一个编程的建模问题，而最复杂的体育竞技类游戏的AI策略，上文已经给出模型，相信各位略加修改即可使用。写状态机是游戏AI的硬功夫，如果状态机逻辑经常改变或者项目规模大了以后可以考虑引入决策树来控制状态机，程序提供一系列接口，然后用可视化的编辑器进行更改，感兴趣的人可以参考决策树相关文章。
概率统计如果上面这些逻辑都实现了，这时候才可以辅助与概率统计来让角色具备学习特性，比如统计某个策略对对手的成败情况，用来支撑下一次决策，这样能够逐步发现对手的弱点，还可以统计所有用户的大数据，来确定某种情况下，选择什么策略，能够对付60%的用户。
神经网络在上面所有逻辑都实现了，你调试好了，玩着比较顺畅的时候，再在团队角色分配处尝试使用神经网络或者模糊逻辑，同样是学习大数据，来引入一些不可控的人性化的成分，让游戏更加有意思。(EA的 FIFA 20XX号称引入神经网络，Call of Duty的AI也号称引入了神经网络和学习机制)。确实让游戏更有趣一点，但仅仅如此而已。PS：关于棋牌类 AI的相关话题，和这个不一样，因为棋牌AI是要寻求最佳解的，使用博弈树等工具进行解决，感兴趣的话，可以参考我另外一篇文章：TINY-GOBANG 最精简的五子棋人机对战PS：当你看到屏幕的角色好似被你赋予了生命的样子，一个个单独而有整体有序的活动着，偶尔还能做出你意料之外的事情，你将充满了创造的喜悦。
我想知道五子棋的AI怎么写？求C/C++源码带详细注释的，或者直接详细讲算法思路的资料也行,邮箱:357051708
1.MFC的对话框程序。首先熟悉MFC的对话框程序。
2.熟悉GDI操作，也就是画图操作。
3.制定五子棋的规则，带不带禁手，支不支持悔棋，支持的话，最多多少步。
4.数据结构的存储，怎么存储黑白棋，怎么存储棋盘。
5.怎么判断判断落子的地方是否有棋子。
6.怎么判断已经有五个，判断胜负。
7.怎么设计电脑的AI，AI算法去看看，什么贪心算法，复权值，a-b剪枝算法，很多算法。
8.怎么设置AI的等级，也就是电脑的聪明程度。
很复杂的，还不如先做个局域网的五子棋。AI算法不是一般人可以写的。
五子棋的核心算法
五子棋是一种受大众广泛喜爱的游戏，其规则简单，变化多端，非常富有趣味性和消遣性。这里设计和实现了一个人机对下的五子棋程序，采用了博弈树的方法，应用了剪枝和最大最小树原理进行搜索发现最好的下子位置。介绍五子棋程序的数据结构、评分规则、胜负判断方法和搜索算法过程。
一、相关的数据结构
关于盘面情况的表示，以链表形式表示当前盘面的情况，目的是可以允许用户进行悔棋、回退等操作。
CList StepList;
其中Step结构的表示为：
struct Step
{
int m; //m,n表示两个坐标值
int n;
char side; //side表示下子方
};
以数组形式保存当前盘面的情况，
目的是为了在显示当前盘面情况时使用：
char FiveArea[FIVE_MAX_LINE][FIVE_MAX_LINE];
其中FIVE_MAX_LINE表示盘面最大的行数。
同时由于需要在递归搜索的过程中考虑时间和空间有效性，只找出就当前情况来说相对比较好的几个盘面，而不是对所有的可下子的位置都进行搜索，这里用变量CountList来表示当前搜索中可以选择的所有新的盘面情况对象的集合：
CList CountList;
其中类CBoardSituiton为:
class CBoardSituation
{
CList StepList; //每一步的列表
char FiveArea[FIVE_MAX_LINE][FIVE_MAX_LINE];
struct Step machineStep; //机器所下的那一步
double value; //该种盘面状态所得到的分数
}
二、评分规则
对于下子的重要性评分，需要从六个位置来考虑当前棋局的情况，分别为：-,?,/,\,//,\\
实际上需要考虑在这六个位置上某一方所形成的子的布局的情况，对于在还没有子的地方落子以后的当前局面的评分，主要是为了说明在这个地方下子的重要性程度，设定了一个简单的规则来表示当前棋面对机器方的分数。
基本的规则如下：
判断是否能成5, 如果是机器方的话给予100000分，如果是人方的话给予－100000 分；
判断是否能成活4或者是双死4或者是死4活3，如果是机器方的话给予10000分，如果是人方的话给予－10000分；
判断是否已成双活3，如果是机器方的话给予5000分，如果是人方的话给予－5000 分；
判断是否成死3活3，如果是机器方的话给予1000分，如果是人方的话给予－1000 分；
判断是否能成死4，如果是机器方的话给予500分，如果是人方的话给予－500分；
判断是否能成单活3，如果是机器方的话给予200分，如果是人方的话给予－200分；
判断是否已成双活2，如果是机器方的话给予100分，如果是人方的话给予－100分；
判断是否能成死3，如果是机器方的话给予50分，如果是人方的话给予－50分；
判断是否能成双活2，如果是机器方的话给予10分，如果是人方的话给予－10分；
判断是否能成活2，如果是机器方的话给予5分，如果是人方的话给予－5分；
判断是否能成死2，如果是机器方的话给予3分，如果是人方的话给予－3分。
实际上对当前的局面按照上面的规则的顺序进行比较，如果满足某一条规则的话，就给该局面打分并保存，然后退出规则的匹配。注意这里的规则是根据一般的下棋规律的一个总结，在实际运行的时候，用户可以添加规则和对评分机制加以修正。
三、胜负判断
实际上，是根据当前最后一个落子的情况来判断胜负的。实际上需要从四个位置判断，以该子为出发点的水平，竖直和两条分别为 45度角和135度角的线，目的是看在这四个方向是否最后落子的一方构成连续五个的棋子，如果是的话，就表示该盘棋局已经分出胜负。具体见下面的图示：
四、搜索算法实现描述
注意下面的核心的算法中的变量currentBoardSituation，表示当前机器最新的盘面情况, CountList表示第一层子节点可以选择的较好的盘面的集合。核心的算法如下：
void MainDealFunction()
{
value=－MAXINT; //对初始根节点的value赋值
CalSeveralGoodPlace(currentBoardSituation,CountList);
//该函数是根据当前的盘面情况来比较得到比较好的可以考虑的几个盘面的情况，可以根据实际的得分情况选取分数比较高的几个盘面，也就是说在第一层节点选择的时候采用贪婪算法，直接找出相对分数比较高的几个形成第一层节点，目的是为了提高搜索速度和防止堆栈溢出。
pos=CountList.GetHeadPosition();
CBoardSituation＊ pBoard;
for(i=0;ivalue=Search(pBoard,min,value,0);
Value=Select(value,pBoard－>value,max);
//取value和pBoard－>value中大的赋给根节点
}
for(i=0;ivalue)
//找出那一个得到最高分的盘面
{
currentBoardSituation=pBoard;
PlayerMode=min; //当前下子方改为人
Break;
}
}
其中对于Search函数的表示如下：实际上核心的算法是一个剪枝过程，其中在这个搜索过程中相关的四个参数为：（1）当前棋局情况；（2）当前的下子方，可以是机器(max)或者是人(min)；（3）父节点的值oldValue；（4）当前的搜索深度depth。
double Search(CBoardSituation＆
board,int mode,double oldvalue,int depth)
{
CList m_DeepList;
if(deptholdvalue))== TRUE)
{
if(mode==max)
value=select(value,search(successor
Board,min,value,depth＋1),max);
else
value=select(value,search(successor
Board,max,value,depth＋1),min);
}
return value;
}
else
{
if ( goal(board)<>0)
//这里goal(board)<>0表示已经可以分出胜负
return goal(board);
else
return evlation(board);
}
}
注意这里的goal(board)函数是用来判断当前盘面是否可以分出胜负，而evlation(board)是对当前的盘面从机器的角度进行打分。
下面是Select函数的介绍，这个函数的主要目的是根据 PlayerMode情况，即是机器还是用户来返回节点的应有的值。
double Select(double a,double b,int mode)
{
if(a>b ＆＆ mode==max)? (a< b ＆＆ mode==min)
return a;
else
return b;
}
五、小结
在Windows操作系统下，用VC＋＋实现了这个人机对战的五子棋程序。和国内许多只是采用规则或者只是采用简单递归而没有剪枝的那些程序相比，在智力上和时间有效性上都要好于这些程序。同时所讨论的方法和设计过程为用户设计其他的游戏（如象棋和围棋等）提供了一个参考。
关于“竞技游戏的团队AI如何实现”这个话题的介绍，今天小编就给大家分享完了，如果对你有所帮助请保持对本站的关注！
