Quelqu'un peut-il me donner quelques indications sur la manière dont je devrais mettre en œuvre l'intelligence artificielle (gameplay humain vs ordinateur) pour un jeu puyo puyo? Ce projet vaut-il même la peine d'être poursuivi? p>
Le point du jeu consiste à former des chaînes de 4 haricots ou plus de la même couleur qui déclenchent d'autres chaînes. Plus votre chaîne est longue, plus vous obtenez des points. Ma description n'est-ce pas si grande alors voici une simple vidéo d'un jeu en cours: http: / /www.youtube.com/watch?v=k1jqqbdktd8&feature=Related P>
Merci! P>
3 Réponses :
La première réponse qui vous vient à l'esprit est une recherche sur le lookahead avec Taille Alpha-Beta A >. Vaut-il la peine de faire? Peut-être comme un exercice d'apprentissage. P>
Cela ressemble à un joli problème et solution standard SCIWrkwork.
Alpha-bêta ne s'applique pas vraiment dans ce cas car Puyo Puyo n'est pas un jeu basé sur le tour dans lequel une stratégie minimax a du sens. Vous pouvez toujours modéliser les décisions que vous devez faire comme arbre et explorer cet arborescence en utilisant une stratégie de branche et lié, mais vous jouez sous beaucoup d'incertitude. Vous savez que quelles pièces vont venir un ou deux mouvements à l'avance. Pour faire tout cela pire, chaque pièce a quatre orientations possibles et jusqu'à six placements. Cela rend votre facteur de branchement 24, assez élevé.
Vous pouvez également concevoir un système expert assez simple pour une difficulté de bas niveau. Quelque chose comme: C'est la stratégie de base qu'une personne emploie juste après avoir été familiarisé avec le jeu. Il sera passable d'un adversaire informatique, mais il est peu probable de battre n'importe qui qui a joué plus de 20 minutes. Vous n'apprenez pas aussi beaucoup en la mise en œuvre. P> p>
Un système expert ait beaucoup de sens pour moi et je pense que vous pourriez avoir beaucoup de kilométrage si vous élargisez l'ensemble de la règle. Je pense que c'est l'approche que je prendrais si je vais juste sauter sans beaucoup de recherches de base.
La meilleure stratégie n'est pas de tuer chaque chaîne le plus tôt possible, mais assemblez de manière à ce que lorsque vous freinez quelque chose sur tout ce qui s'effondre et que vous obtenez beaucoup de combos. Donc, le problème est de rassembler cette stratégie combo. Il est également important qu'il soit probablement mieux préférable de faire 4 peines de raques 5 pièces justes que 5 combos whit 4 justes (mais je ne suis pas sûr, vérifiez la notation WHIT) P>
Vous devez construire une grande structure qui permet à ce super combo se déplace. Lorsque vous construisez cette structure, vous avez également un problème, que vous ne savez pas, quelle paix vous obtiendrez-vous (sauf pour la prochaine paix), il y a donc peu de probabilité impliquée. P>
C'est très Vous pouvez appliquer: p>
Programmation dynamique pour vérifier le score actuel. En général, je décrirais ce problème comme un positionnement optimal des PAOE pour maximiser la probabilité de gagner. Il n'y a pas de stratégie unique, car la construction de "tas" plus gros risque de perdre du jeu. p>
Un paramètre de la qualité de votre tas peut être "Entropy" - Nombre de pailles simples / enterrées, après avoir effectué Combo. p>
Monte Carlo pour les besoins de probabilité.
Petite heuristique (heuristique résolvez toujours un problème plus rapidement) p>
Voulez-vous plusieurs difficultés? Essayez-vous de concevoir un IA qui est extrêmement efficace et super bon au jeu? Ou juste un qui joue le jeu suffisamment pour vous convaincre que cela connaît les règles? Besoin de plus d'informations.
Comme il s'agit principalement d'une expérience d'apprentissage, la forme la plus élémentaire de gameplay irait bien. Merci pour votre temps!
J'ai toujours voulu savoir comment AI a été fait dans ce genre de jeux. Aimerait savoir.