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标题: AI如何选择“最优”目标 [打印本页]

作者: admin 时间: 2020-8-24 16:43
标题: AI如何选择“最优”目标

攻击分数必须>0才会执行该次攻击；
有多个分数>0时，选择最大分数的攻击；
存在多个节拍时，最后分数不是简单的各节拍分数乘；像chance_to_hit是累加；
初始形成的可攻击部队vector不能决定节拍序。例如有三个只或攻击部队：司马懿、张辽、乐进。

#1：以司马懿为第一部队为各个排列；
#2：司马懿被压回，改为以张辽为第一部队的各个排列；
#3：张辽被压回，改为以乐进为第一部队的各个排列；

程序发现当前团队是AI，它首先进入战斗阶段，即判断是否有单位可以对敌对单位执行攻击。

这个攻击就要使用特定算法，找到一个“最优”目标。为了找到个目标，一般分为几个步骤：

1、分析出当前AI集团能攻击到的所有目标，{UNIT_MY, UNIT_E}。
UNIT_MY：本团队中的所有单位；
UNIT_E：能到达的目标

2、在{UNIT_M, UNIT_E}中找到一个“最优”目标。
以rating来表示这个，rating越大，则移动到这一目标进行攻击的能获得的利益越大。

（1）：rating = chance_to_kill*target_value - avg_losses*(1.0-aggression)
主要体现在花费的金的成本上。change_to_kill*target_value：此次攻击能造成对方损失多少金，avg_losses*(1.0-aggression)此次攻击能造成已方损失多少金。

（2）：rating /= (resources_used + 2*terrain_quality) / 3;
把得到的优处分摊到每一单位钱上。resources_used是此次攻击使用了多少$，

作者: admin 时间: 2020-8-24 16:44
标题: 分数
计算分数，商品交易来说，利润=收益-成本；在这当中同一利润要是不同成本，其结果也是不同，因而往往采用利润率：利润率=(收益-成本)/成本。把这概念扩展到此中的AI攻击中，利润率就是我们要计算的目标：分数；收益是攻击给我方带来的好处，相应地就是给对方造成的损失；成本是攻击时我方需付出的代价，像哪只部队HP降低多少。以下是计算分数采用的公式。

分数 = (攻击获得收益 - 攻击需付出代价) / 攻击需付出代价

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公式修正一：侵略指数（aggression）
aggression指示AI侵略程度，或叫冒险程度。aggression和某次攻击无关，它是全局参数，取值范围[0, 1]。当是1时，会“完全”顾虑攻已会给已方造成的损失，为0时一点都不顾给已方造成的损失。由于AI和玩家打时，往往都是以低素质部队对抗强素质，设1时往往AI都不进攻了（成本大于收收益，分数是负值），默认侵略指数是0.5（也是当前正在用的指数值）。修正后的公式。

分数 = (攻击带来收益 - (1 - aggression) * 攻击需付出代价) / ((攻击需付出代价 + 2 * 地形品质) / 3)

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公式修正二：地形品质（terrain_quality）、地形品质指数
要是此次攻击我方会城站城墙、深水，在这两种地形上结果那是差别很大的。由于城墙防御、攻击都比深水高，这在收益、代价中或多或少已有体现，但这种体现往往是不够的。在公式中多加一个称做地形品质的参数，值越大表示品质越差，相应地结果计算出分数越低。地形品质融入公式是以着修正分母方式，去影响分母中“攻击需付出代价”，但不影响分子中那个代价。品质指数是1时，没加成也没减少，此时地形品质等于付出代价。修正后的公式。

分数 = (攻击带来收益 - (1 - aggression) * 攻击需付出代价) / ((攻击需付出代价 + 2 * 地形品质) / 3)

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或攻击带来的好处、或攻击需付出的代价，代们需要统一用一个标准去计算，这个标准是什么：金。

攻击带来收益
攻击会让对方部队损失HP，甚至有可能消灭部队，招募部队是要钱的，这等于让对方损失金。在设计MOD时，某兵种需更多金时往往意味着该兵种越重要，这使得可以用金去衡量攻击带来的好处。当然，收益中只兵种成本是不够的，像一只多XP部队往往要比少XP部队重要，因为它花费了对方更多的战斗时间，此时就要把部队已有XP换算到以金为单位，换算采用2点xp等于1金。除了HP、XP这种“正常”收益，还要有额外部分，像攻灭一只部队，攻必灭往往要攻击时要追求目标，依据这条件原则，只要灭掉一只部队，要给好处加成。

攻击付出代价
攻击会让已方部队损失HP，甚至有可能因为对方反击被灭部队，招募部队是要钱的，这等于让已方损失金，类似衡量收益，这使得可以用金去衡量攻击需付出的代价。当然，代价中只兵种成本是不够的，像一只多XP部队往往要比少XP部队重要，因为它花费了已方更多的战斗时间，此时就要把部队已有XP换算到以金为单位，换算采用2点xp等于1金。除了HP、XP这种“正常”损失，还要有额外部队，像被灭一只部队，被灭部队加重代价。

有了衡量标准，接下是具体参数。

归属	变量名	语义	公式	注释
收益	target_value	防御部队成本、XP价值	(1 + 0.5 * double(experience()) / double(max_experience())) * cost()
收益	chance_to_kill	防御部队被杀死机率（注1）		累积值。杀掉HP占当前HP的百分比
成本	resources_used	攻击部队成本、XP价值	(1 + 0.5 * double(experience()) / double(max_experience())) * cost()	要表示的语义上类同target_value
成本	avg_losses	攻击需付出兵种成本、XP代价		要表示的语义上类同chance_to_kill * target_value
成本	terrain_quality	地形品质，它是包含地形因素的“防御部队造价+xp”	所有“节拍攻击部队成本、XP * 节拍地形品质指数”和	累积值，品质指数为1时等于resources_used

注：
1：兵种中设定的成本是满HP时造价，攻击只是造成损失一部分HP，因而不能以满HP时的造价作为攻击收益。杀死防御部队机率指的是杀死防御部队可能性，但我们知道要是此次攻击造成的最多只能48HP，而防御部队当前有67点，那无论怎么杀也不可能杀死，即杀死防御部队可能性就是零。处此机率不是指这个可能性，而是杀掉HP占当前HP的百分比，有了这个百分比、加上总造价，就能计算出此次攻击能带来的好处。

chance_to_kill * target_value就可形成攻击带来好处一个主要部分。它计算了部队造价、部队XP给带来收益。

为加深理解，以韩嵩攻击诸葛亮例说明各参数的计算过程。
(, 下载次数: 2724)

韩嵩攻击	诸葛亮反击
3x8	3x9

参数	值	说明
target_value	34.2073	(1 + 0.5 * double(1) / double(82)) * 34
chance_to_kill	0.2621
resources_used	50.263	(1 + 0.5 * double(2) / double(190)) * 50
avg_losses	12.897
target_starting_damage	0
avg_damage_inflicted	27
avg_damage_taken	20
terrain_quality	10.052	韩嵩站城墙上，地形品质等于0.2 * (110 / 100) * resources_used
value	0.1802

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