Какие есть иструменты разрбаотки поведения NPC?

Question

[Ярослав Ивашкевич]

Какие есть инструменты (языки, фреймворки, библиотеки) для описания атрибутов, правил поведения и взаимодействия не игровых персонажей (NPC)? Включая правила реакций для отдельных юнитов и их взаимодействия в группах.

Изучая движки логических игр, и учитывая десятилетия разработки различных игр и ролевых систем, возник такой вопрос. Наверняка уже кто-то разобрался с вопросом и реализовал инструменты для разработки логики поведения (реакций и стратегий) не игровых персонажей в различных играх. Думаю есть механики, где игрок должен взаимодействовать с NPC по тем же правилам, что и сами не игровые персонажи между собой.

Comments

[GavriKos]

BehaviourTree что ли?

[Ярослав Ивашкевич]

GavriKos, спасибо. BehaviourTree выглядит низкоуровневым инструментом, не имеющим готовых решений для самоорганизации групп.

Хотелось бы что-то более декларативное. Например как у Axiom, где ИИ выводит оценочную функцию на основе правил игры. То есть, нужен способ декларации правил для NPC, учитывающий возможность объединения NPC в конкурирующие группы.

[Ярослав Ивашкевич]

Sha644, спасибо. В библиотеке есть возможность реализовать поведение через конечные автоматы и деревья выбора.

Опять же, нет готовых решений для организации конкуренции групп и вывода оценочной функции на основе правил игры.

Answer 1

[dollar]

А готовых решений нет и быть не может, потому что они зависят от механик в вашей игре.

То есть нужно взять за основу стейт машину, а еще лучше дерево поведения, т.к. оно лучше для сложной логики, и затем уже привносить туда свою логику.

К примеру, по какому принципу NPC могут объединяться? В Prison Architect они объединяются в банды по цвету кожи. В вашей игре есть цвет кожи и расизм? Скорее всего, нет, значит у вас будет другой, уникальный критерий.

То есть вы пишете какую-то функцию типа getTheBestNpcToMakeFriendsWith(), в которой учитываются различные параметры NPC и свойства окружающей среды, свойственные только для вашей игры, и далее используете эту функцию в дереве поведения для переключения на ту или иную ветку.

А еще социализация может быть размазана по самому дереву решений. И в каждой ветке будет своя функция getBestNpcAround() для всяких целей (подружиться, подраться и т.д.).

И это еще не конец. Поведение придется еще забалансить, чтобы выглядело аутентично и играть было интересно. Ведь геймдев - это искусство. Поэтому коэффициенты внутри этой функции придется подбирать, пробовать разные, да и вообще менять и улучшать саму функцию, и дерево тоже, пока NPC не будут вести так, как вы хотите. Было бы странно найти готовое решение под это.

Comments

[Ярослав Ивашкевич]

Спасибо за развернутый ответ.

На самом деле, не готов согласиться с утверждением, что нет готовых решений. Для логических игр есть Axiom Development Kit, позволяющий ИИ построить оценочную функцию на декларированных правилах игры.

Стейт машина и дерево поведения отличные механики описания алгоритма принятия решений. Однако, это скорее продукт вывода из общих правил игры. К тому же, жёсткая логика, и не позволяет ИИ искать оптимальные стратегии в конкретной ситуации. Например при игре более чем 1 на 1, есть стратегии объединения в группы, чтобы повысить вероятность победы. Именно про такие группы я и хотел узнать.

[dollar]

Ярослав Ивашкевич, универсальность противостоит оптимизации. А в ряде случаев и простоте понимания. Так что если ваша оценочная функция на декларированных правилах при наличии хотя бы 100 NPC на экране покажет себя хорошо, то пожалуйста. Просто я не знаю вашей игры и ее ограничений. В любом случае, не вижу смысла в излишней универсальности в большинстве случаев (возможно, ваш случай не такой).

[xmoonlight]

Ярослав Ивашкевич,

Именно про такие группы я и хотел узнать.

для ближайших, динамически делается сетка по всем возможным параметрам, которые умножаются на коэффициенты попарных взаимодействий. И так - пока не станет одно общее число по каждому параметру, но уже для рассчётной группы.
Это анализ полносвязного "дерева" совокупных параметров с выявлением экстремумов.

Может быть так, что эффективность 5-ых NPC (разнородных или нет) будет выше, чем 10-ых, но ниже, чем 4-х (и менее).

Answer 2

[xmoonlight]

Вам нужно сформировать дерево триггеров по разным параметрам (расстояние до других объектов по каждому типу, возможности/способности для взаимодействия - полезность для достижения цели (личной или групповой) в процентах, цель личная, цель в группе, цель руководителя группы, цель в цепи и т.д.).
И уже по ним - поставить нужные действия: реакции на конкретные события или их совокупность.
После действия - снова проверка триггеров (и так - по-кругу).