即时战略游戏（比如 WAR3）的 AI 是怎样实现的？
哈哈，你这个问题问得挺有意思的！让咱们掰开了揉碎了聊聊即时战略游戏，特别是像《魔兽争霸3》（WAR3）这种经典里的AI是怎么回事儿。别担心，我不会让你看到一堆冷冰冰的算法堆砌，咱们就像老朋友唠嗑一样，把这事儿给你讲透了。
首先，得明白一个事儿：WAR3 的 AI，其实是个精明的“指挥官”
你玩WAR3的时候，会感觉到电脑对手好像挺有想法的，知道生产什么兵，知道什么时候打你，甚至知道什么时候跑路。这可不是它自己脑袋里真的在想“哎呀，今天天气不错，来推了对面吧！”。它其实是被我们这些游戏开发者设定了一套“行动指令集”和“决策逻辑”。你可以把它想象成一个非常非常详细的剧本，里面写着各种情况下的应对方法。
那么，这个“剧本”是怎么写的呢？主要有这么几个大头：
1. 信息收集者：战争迷雾下的侦察兵
你不可能一开始就知道电脑在那边干嘛。所以，AI的第一项重要工作就是“侦察”。
视野机制： 游戏里有个“战争迷雾”，AI也要遵循这个规则。它不能凭空知道你的一举一动。它需要依靠自己的单位（比如步兵、侦察骑兵，甚至是专门的侦察单位）去探索地图，把信息传回来。
信息反馈： 侦察到的信息，比如你造了什么建筑、出了什么兵种、大概有多少部队，都会被AI记录下来。这就像现实中的情报工作，知道敌人有多少实力，才能制定下一步的计划。
周期性侦察： AI不会傻傻地只侦察一次。它会定时派出单位去探路，确保自己获取最新的情报。
2. 资源管理者：手里的钱袋子得算清楚
打仗得花钱花粮（游戏里是金矿和伐木场）。AI还得是个精明的管家。
采集效率： AI会计算当前有多少农民（游戏里是农夫、民兵等）在采集，有没有资源点被浪费。它会尽量让农民效率最大化地挖矿、砍树。
经济发展优先级： 在游戏的初期，AI的首要任务是发展经济，多生产农民，多升级采集设施。这是它能打得起仗的基础。
缺钱或缺粮的应对： 如果发现资源不足以支持它想做的行动（比如造兵），它可能会暂停造兵，先补足经济，或者优先生产采集单位。
3. 生产调度者：兵工厂里的生产线
知道要打谁，有钱了，那得造兵啊。
兵种选择： 这是AI最核心的“策略”之一。它会根据侦察到的情报，以及自己当前的科技水平和资源情况，来决定生产什么兵种。
反制兵种： 如果它看到你出了很多近战单位，它可能会优先生产远程单位或者飞行单位来克制你。反之亦然。
科技树依赖： 很多高级兵种需要特定的建筑和科技支持。AI会按部就班地解锁这些，然后再生产相应的部队。
兵种组合： AI还会尝试制造不同兵种的组合，比如步兵在前排顶着，法师在后面放技能，弓箭手在侧翼输出。
生产队列： 它会把生产指令排好队，确保基地不会闲着。一旦有单位造好，它会立刻在下一个空闲的生产单位里排上新的生产任务。
4. 战术执行者：战场上的指挥官
部队造好了，就要去打仗了！
寻路与移动： AI的单位在地图上移动需要寻路算法。它会找到一条最优路径，避开障碍物，并且尽可能快地到达目的地。
攻击目标选择： 当部队遇到敌人时，AI需要决定攻击谁。
优先集火： 它可能会设定优先级，比如优先攻击对它威胁最大的单位（比如你的高攻远程兵）、优先攻击生命值最低的单位、或者优先攻击它能快速消灭的单位。
单位类型优先级： 比如，战士可能更倾向于攻击敌方的近战单位，而法师则会优先攻击敌方的脆弱单位。
技能释放： 对于有技能的单位（比如大法师的暴风雪），AI会判断释放技能的时机和目标。这通常会基于预设的逻辑，比如“当敌方有3个以上单位聚集并且生命值低于一定程度时，释放范围技能”。
战术阵型： 虽然WAR3的AI在阵型方面做得相对简单，但它也会尝试让近战单位在前，远程单位在后，形成一定的队形。
撤退与防守： 如果部队被围攻，AI会根据预设的“战斗阈值”来决定是否撤退。比如，当部队损失超过一半，或者被敌方数量压倒时，它可能会下达撤退指令，并试图找到一条安全的撤退路线。
基地防守： AI也会派部队回防，保护自己的基地不被敌人偷袭。
5. 建筑与升级：基地的扩张与进化
除了生产单位，AI还要管理好自己的基地。
建筑放置： AI会根据地形和防御需求，来决定在哪里建造新的兵营、伐木场、魔法塔等建筑。通常会选择靠近资源点或者容易防守的位置。
升级： AI会适时升级科技（比如训练兵种的科技、采集效率科技）以及建筑（比如升级兵营以解锁更高级兵种）。
支撑这一切的“技术基石”：
你可能想知道，这些“指令集”和“决策逻辑”是怎么实现的？背后通常会用到一些经典的人工智能技术：
有限状态机 (Finite State Machine, FSM)： 这是最基础也最常见的AI实现方式。你可以把AI想象成在一个个“状态”之间切换。比如，AI当前可能处于“发展经济”状态，当侦察到敌人进攻时，它会切换到“防守”状态；当经济和兵力都充足时，会切换到“进攻”状态。每个状态都有自己定义好的行为。
行为树 (Behavior Tree)： 这个比FSM更灵活。你可以把它想象成一个流程图，AI会按照树状结构里的逻辑节点来执行任务。比如，一个节点可能是“检查是否有敌人进攻”，如果为真，则执行“生产防御单位”的节点，否则执行“继续采集资源”的节点。这种方式可以把复杂的AI行为分解成更小、更易管理的模块。
规则系统 (RuleBased System)： 类似于我们上面提到的“如果……那么……”的逻辑。比如，“如果侦察到敌方有重甲单位，那么训练克制重甲的单位。”
路径寻找算法 (Pathfinding Algorithms)： 比如A算法，这是让单位能在地图上找到路的关键。
决策树 (Decision Tree)： 用于在多个选项中做出选择，比如选择哪个兵种来生产，或者选择攻击哪个敌方单位。
举个WAR3人类玩家对战电脑的例子，AI的思维过程可能是这样的：
1. 开局（发展经济）：
“我需要农民。派出农民，让他们去砍树和挖矿。”
“建一个兵营，这是出兵的基础。”
“农民采集效率不高，考虑再多造点农民。”
2. 初期侦察与对策（如果侦察到敌人）：
“侦察到敌方有个步兵和弓箭手朝我这边来了。”
“我的农民不够安全，先派一两个农民去帮忙打一下，但主要还是要采集。”
“我应该优先生产弓箭手来克制敌方的步兵，或者先出个战士顶着。”
“如果敌方兵力太强，我可能需要先退守。”
3. 中期发展与进攻：
“我的经济已经比较稳定了，有了足够的金矿和伐木场。”
“我需要解锁我的核心科技（比如兽栏、学院）来生产更高级的单位。”
“我侦察到敌方的基地位置，他们似乎在扩张。”
“我应该集结我的部队，利用我的优势兵种（比如弓箭手和骑士）去骚扰或者推掉他们的资源点。”
“在进攻的同时，也要保证家里有部队留守，防止被偷袭。”
4. 后期决战：
“我解锁了所有的科技，拥有了最强的单位。”
“敌方的兵力也不弱，他们的部队构成也挺全面。”
“我需要观察他们的部队构成，然后用我的最强阵容去和他们决战，并且要优先集火他们的关键单位（比如大法师）。”
“如果战斗不利，要及时撤退，保存实力，然后重新组织下一波进攻。”
一点关于“人味儿”的补充：
当然，如果AI太过于死板，玩家很快就会找到破解之道。所以，在制作AI的时候，开发者们也会加入一些“随机性”和“不可预测性”，让它看起来更像一个真正的人类玩家。
随机兵种选择： 有时候，在同等条件下，AI可能会随机选择不同的兵种组合，增加变化。
随机进攻时机： 不总是在经济最完美的时候进攻，有时候会在出其不意的时候发动攻击。
战术变化： 有时候会尝试不同的战术，比如早期骚扰、中期压制、后期决战等等。
玩家行为学习（虽然WAR3的AI在这方面没那么深入）： 更高级的AI可能会尝试记录玩家的常用战术，然后做出针对性的反制。
总的来说，WAR3的AI就像一个按照精心编写的剧本和一系列规则来行动的“智能体”。它通过不断收集信息、分析局势，然后执行预设好的行为逻辑来做出决策。它不是真的在“思考”，而是通过一套严谨的程序设计，模拟出一种“智能”的反应。正是这种精巧的设计，让玩家在面对电脑时也能体验到策略对抗的乐趣。
首先，得明白一个事儿：WAR3 的 AI，其实是个精明的“指挥官”
你玩WAR3的时候，会感觉到电脑对手好像挺有想法的，知道生产什么兵，知道什么时候打你，甚至知道什么时候跑路。这可不是它自己脑袋里真的在想“哎呀，今天天气不错，来推了对面吧！”。它其实是被我们这些游戏开发者设定了一套“行动指令集”和“决策逻辑”。你可以把它想象成一个非常非常详细的剧本，里面写着各种情况下的应对方法。
那么，这个“剧本”是怎么写的呢？主要有这么几个大头：
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你不可能一开始就知道电脑在那边干嘛。所以，AI的第一项重要工作就是“侦察”。
视野机制： 游戏里有个“战争迷雾”，AI也要遵循这个规则。它不能凭空知道你的一举一动。它需要依靠自己的单位（比如步兵、侦察骑兵，甚至是专门的侦察单位）去探索地图，把信息传回来。
信息反馈： 侦察到的信息，比如你造了什么建筑、出了什么兵种、大概有多少部队，都会被AI记录下来。这就像现实中的情报工作，知道敌人有多少实力，才能制定下一步的计划。
周期性侦察： AI不会傻傻地只侦察一次。它会定时派出单位去探路，确保自己获取最新的情报。
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采集效率： AI会计算当前有多少农民（游戏里是农夫、民兵等）在采集，有没有资源点被浪费。它会尽量让农民效率最大化地挖矿、砍树。
经济发展优先级： 在游戏的初期，AI的首要任务是发展经济，多生产农民，多升级采集设施。这是它能打得起仗的基础。
缺钱或缺粮的应对： 如果发现资源不足以支持它想做的行动（比如造兵），它可能会暂停造兵，先补足经济，或者优先生产采集单位。
3. 生产调度者：兵工厂里的生产线
知道要打谁，有钱了，那得造兵啊。
兵种选择： 这是AI最核心的“策略”之一。它会根据侦察到的情报，以及自己当前的科技水平和资源情况，来决定生产什么兵种。
反制兵种： 如果它看到你出了很多近战单位，它可能会优先生产远程单位或者飞行单位来克制你。反之亦然。
科技树依赖： 很多高级兵种需要特定的建筑和科技支持。AI会按部就班地解锁这些，然后再生产相应的部队。
兵种组合： AI还会尝试制造不同兵种的组合，比如步兵在前排顶着，法师在后面放技能，弓箭手在侧翼输出。
生产队列： 它会把生产指令排好队，确保基地不会闲着。一旦有单位造好，它会立刻在下一个空闲的生产单位里排上新的生产任务。
4. 战术执行者：战场上的指挥官
部队造好了，就要去打仗了！
寻路与移动： AI的单位在地图上移动需要寻路算法。它会找到一条最优路径，避开障碍物，并且尽可能快地到达目的地。
攻击目标选择： 当部队遇到敌人时，AI需要决定攻击谁。
优先集火： 它可能会设定优先级，比如优先攻击对它威胁最大的单位（比如你的高攻远程兵）、优先攻击生命值最低的单位、或者优先攻击它能快速消灭的单位。
单位类型优先级： 比如，战士可能更倾向于攻击敌方的近战单位，而法师则会优先攻击敌方的脆弱单位。
技能释放： 对于有技能的单位（比如大法师的暴风雪），AI会判断释放技能的时机和目标。这通常会基于预设的逻辑，比如“当敌方有3个以上单位聚集并且生命值低于一定程度时，释放范围技能”。
战术阵型： 虽然WAR3的AI在阵型方面做得相对简单，但它也会尝试让近战单位在前，远程单位在后，形成一定的队形。
撤退与防守： 如果部队被围攻，AI会根据预设的“战斗阈值”来决定是否撤退。比如，当部队损失超过一半，或者被敌方数量压倒时，它可能会下达撤退指令，并试图找到一条安全的撤退路线。
基地防守： AI也会派部队回防，保护自己的基地不被敌人偷袭。
5. 建筑与升级：基地的扩张与进化
除了生产单位，AI还要管理好自己的基地。
建筑放置： AI会根据地形和防御需求，来决定在哪里建造新的兵营、伐木场、魔法塔等建筑。通常会选择靠近资源点或者容易防守的位置。
升级： AI会适时升级科技（比如训练兵种的科技、采集效率科技）以及建筑（比如升级兵营以解锁更高级兵种）。
支撑这一切的“技术基石”：
你可能想知道，这些“指令集”和“决策逻辑”是怎么实现的？背后通常会用到一些经典的人工智能技术：
有限状态机 (Finite State Machine, FSM)： 这是最基础也最常见的AI实现方式。你可以把AI想象成在一个个“状态”之间切换。比如，AI当前可能处于“发展经济”状态，当侦察到敌人进攻时，它会切换到“防守”状态；当经济和兵力都充足时，会切换到“进攻”状态。每个状态都有自己定义好的行为。
行为树 (Behavior Tree)： 这个比FSM更灵活。你可以把它想象成一个流程图，AI会按照树状结构里的逻辑节点来执行任务。比如，一个节点可能是“检查是否有敌人进攻”，如果为真，则执行“生产防御单位”的节点，否则执行“继续采集资源”的节点。这种方式可以把复杂的AI行为分解成更小、更易管理的模块。
规则系统 (RuleBased System)： 类似于我们上面提到的“如果……那么……”的逻辑。比如，“如果侦察到敌方有重甲单位，那么训练克制重甲的单位。”
路径寻找算法 (Pathfinding Algorithms)： 比如A算法，这是让单位能在地图上找到路的关键。
决策树 (Decision Tree)： 用于在多个选项中做出选择，比如选择哪个兵种来生产，或者选择攻击哪个敌方单位。
举个WAR3人类玩家对战电脑的例子，AI的思维过程可能是这样的：
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“我需要农民。派出农民，让他们去砍树和挖矿。”
“建一个兵营，这是出兵的基础。”
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“侦察到敌方有个步兵和弓箭手朝我这边来了。”
“我的农民不够安全，先派一两个农民去帮忙打一下，但主要还是要采集。”
“我应该优先生产弓箭手来克制敌方的步兵，或者先出个战士顶着。”
“如果敌方兵力太强，我可能需要先退守。”
3. 中期发展与进攻：
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“我需要解锁我的核心科技（比如兽栏、学院）来生产更高级的单位。”
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“我应该集结我的部队，利用我的优势兵种（比如弓箭手和骑士）去骚扰或者推掉他们的资源点。”
“在进攻的同时，也要保证家里有部队留守，防止被偷袭。”
4. 后期决战：
“我解锁了所有的科技，拥有了最强的单位。”
“敌方的兵力也不弱，他们的部队构成也挺全面。”
“我需要观察他们的部队构成，然后用我的最强阵容去和他们决战，并且要优先集火他们的关键单位（比如大法师）。”
“如果战斗不利，要及时撤退，保存实力，然后重新组织下一波进攻。”
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当然，如果AI太过于死板，玩家很快就会找到破解之道。所以，在制作AI的时候，开发者们也会加入一些“随机性”和“不可预测性”，让它看起来更像一个真正的人类玩家。
随机兵种选择： 有时候，在同等条件下，AI可能会随机选择不同的兵种组合，增加变化。
随机进攻时机： 不总是在经济最完美的时候进攻，有时候会在出其不意的时候发动攻击。
战术变化： 有时候会尝试不同的战术，比如早期骚扰、中期压制、后期决战等等。
玩家行为学习（虽然WAR3的AI在这方面没那么深入）： 更高级的AI可能会尝试记录玩家的常用战术，然后做出针对性的反制。
总的来说，WAR3的AI就像一个按照精心编写的剧本和一系列规则来行动的“智能体”。它通过不断收集信息、分析局势，然后执行预设好的行为逻辑来做出决策。它不是真的在“思考”，而是通过一套严谨的程序设计，模拟出一种“智能”的反应。正是这种精巧的设计，让玩家在面对电脑时也能体验到策略对抗的乐趣。
网友意见
用的是什么算法？遗传算法？模拟退火算法？这东西写起来有多复杂？
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