游戏中的AI与游戏可玩性：基于生成式学习的游戏AI

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

随着游戏产业的蓬勃发展，游戏开发者们对游戏AI的需求也越来越强烈。在游戏AI的研究和应用上，有许多成熟的模型和方法可以参考。比如，AlphaGo，AlphaZero等强化学习方法、DQN、DQN+AlphaGo等结合强化学习和蒙特卡洛树搜索的方法、基于规则的决策方法。不过，这些模型和方法都存在一些缺陷。

首先，这些模型和方法并不能完全解决游戏AI难题，尤其是在制作更加复杂的游戏中。第二，它们主要面向的是静态（比如围棋和DOTA），而忽略了游戏AI所面临的动态环境变化以及如何适应它。第三，它们的训练数据集很少，导致它们的泛化能力差。第四，它们不一定能够在实际运行环境中提升效果，因为它们可能依赖于经验，并且只能在特定的环境中工作。最后，当环境改变时，需要重新训练模型，因此它们需要较长的时间才能得到更新迭代。

本文将介绍一种新的游戏AI学习模型——基于生成式学习的游戏AI（Genetic-Based Game AI）。该模型创新地采用遗传算法作为训练和指导生成游戏AI的方式。该模型将静态和动态的影响引入到训练过程之中，同时使用蒙特卡洛树搜索算法模拟真实的运行环境，使其具有适应性。这样做可以有效减少模型训练时间和提高模型的效果。

本文将阐述其基本概念和技术实现，并通过图形展示如何训练一个简单的策略塔防游戏。希望通过这种方式，引起游戏AI的重视，进一步推动游戏开发者和爱好者的关注。

2.基本概念术语说明

2.1 概念简介

游戏AI（Artificial Intelligence in Games）是指利用计算机编