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我知道人工智能应该做三件事：1.收集数据。2.处理数据。3.预测将要收集的NextData。

我相信我应该使用数据库来收集所有数据。

在iOS设备上的（井字游戏，国际象棋等）游戏中，我会让它自己对战30秒左右，并从错误中吸取教训，但在波斯王子这样的游戏中，刺客我会学习（从中）玩家的技能（从游戏的前 3 分钟开始，玩家的技能将被测试），然后让游戏适应玩家的技能，所以如果玩家是个好人游戏会带来很多乐趣，但如果玩家是初学者，我会给予更多探索，并且容易杀死“邪恶的士兵”。

“终于问题来了” 1.这种方法有效吗？还是有更好的？

我的概念很简单。以一种方式为图像设置动画，然后让它回来。

我已经知道我的代码有什么问题。当 xPos 超过 250 时，第二个if语句变为真。然而，一旦它低于 250，第一个if再次变为 true。所以我知道问题是什么，我只是不知道如何解决它。任何帮助表示赞赏！

我的游戏是用 C++ 编写的，我想让 AI 由 lua 脚本管理，但我不知道脚本应该如何以及在 C++ 中的集成。

剧本应该是这样的

在 C++ 的每一帧中，我都应该召唤每一个敌人：

或者它是错误的，我应该以不同的方式处理它？

好的，我在这里尝试一些人工智能的东西，我一直在关注一些 Ray Wenderlich 教程。我有一些奇怪的行为。也许我只是做错了……但是给你。当一个精灵在目标的 75 像素内时，它会切换到防御AIState，我通过方法调用pauseSchedulerAndActions并将其设置为预定的安全点getDefensePosition。我想做的是在 2 秒后恢复动作，这样精灵就会再次移动。所以我打电话resumeSchedulerAndActions。现在这只是通过getDefenseMethod，它在这三个地方之间移动精灵，但这是奇怪的行为，我有两个 slog 调用，一个之前getDefenseMethod和一个之后，精灵从屏幕中心跳来跳去，然后回到新的 spawnPoint：

不明白为什么要这样做。为什么它不只是从它所在的位置开始？

我正在用Java制作游戏。游戏目前分为三个线程（一个生成器线程、一个更新线程和一个绘制线程） 生成器生成一个向玩家移动的敌人。大约 800 次生成后，游戏开始滞后（这在某种程度上是可以理解的）。问题是我应该为每个 Ai 创建单独的线程，还是应该在更新线程中一次更新它们（这是当前的情况）。哪一个会产生更好的性能？

With only 1 dimension, you want to get to position X and stop there. you have a maximum acceleration A you can apply yourself; each frame you choose what direction to accelerate.

So if you have a velocity V, and want to stop at position X as fast as possible, how much of your maximum acceleration A do you apply yourself?

(If you are far away, you apply your maximum acceleration, but when you are close, you start braking. So based on your velocity and remaing distance, you need to decide when you begin to brake.)

为了让事情变得更快，我安排了玩家和敌人所在的瓷砖。

我的目标是让敌人在他范围内的瓷砖上随机移动。我所做的是创建一个名为enemyVisionArea 的方形图形，用于检查哪个瓷砖击中了敌人，基本上是周围的瓷砖。

我有一个计时器功能，如果玩家不在他附近并且他在可用的瓷砖旁边，它会告诉敌人每 5 秒移动一次。

enemyMover 是一个变量，我将其设置为等于 tile 对象。

它只是停留在原处。我只想让敌人在其敌人VisionArea 击中的任何瓷砖上自行移动测试附近的瓷砖。beginfloor1 函数似乎不起作用。有什么方法可以将enemyMover = event.currentTarget 声明为Tile 并让敌人在其enemyVisionArea 被hitTesting 的随机图块上移动？

如果这令人困惑，我可以发布完整的代码。

这是一张图片（我不能发布）显示我将在我的 XNA 游戏中做什么，我想检查玩家是否在区域范围内，如果是，则攻击玩家，我尝试使用检查射线来做到这一点，但它是奇怪并给出空结果，因为玩家必须在敌人面前才能被发现！![在此处输入图像描述][1]

我正在寻找在游戏中有用的人工智能算法的 C 和 C++ 实现。我最感兴趣的一些是强化学习算法、遗传算法和神经网络。然而，任何其他人也很有趣。

我发现dlib.net其中有一些非常迷人的机器学习算法，但这些算法似乎并不特别适合游戏。

我可以使用的许可证是 Boost 软件许可证、Zlib/Libpng 许可证和公共域。任何属于这些许可证的库的任何建议都将受到高度赞赏。

我正在为一个简单的谜题游戏做 AI，需要有效地解决以下问题（指定范围不到 1 秒，因为我需要在游戏中进行多次迭代）。

从左上角开始，以 1 个单位间隔将 N（1 到 100,000）个强度从 1 到 10,000 的怪物样本分布在正方形（0 到 200,000,000）的边上。将英雄移动到正方形上的 X 点，以最大化到怪物的加权距离总和。到每个怪物的加权距离由 MonsterStrength*ShortestDistanceToX 计算（顺时针或逆时针方向）。X 也必须在 1 个单位的间隔标记上，并且怪物和英雄只能在方格的两侧移动

我尝试了几种方法，但没有一种方法足够快或足够准确。

这个问题的可能补充（最小化与原始集中每个相应怪物最远距离的点集的距离总和）似乎与寻找几何中位数、设施位置问题、韦伯问题等有关。

线性编程也是可能的，但可能太慢且过度杀伤力。

有没有人知道一个好的方法？

这是一个边长为 3 的正方形的插图：

如果你把一个力量3的怪物放在2，一个力量1的怪物放在4，一个力量2的怪物放在12，一个力量1的怪物放在11，英雄(X)放在8。加权距离之和为：3*6 + 1*4 + 1*3 + 2*4 = 33，这也是本例中的最大值