IA stratégique dans les jeux au tour par tour?

Je m'intéresse au fonctionnement des moteurs IA stratégiques, par exemple comment évaluer où placer les troupes dans un jeu de stratégie au tour par tour, etc.

Je comprends comment fonctionne l'IA basée sur les objectifs, et je suppose que c'est une bonne approche pour décider quoi construire ou rechercher dans un jeu comme Civilization.

Mais positionnement tactique / stratégique des troupes / unités. Quels algorithmes / stratégies sont utilisés pour évaluer ces choses? des documents / articles de référence?

Vous pourriez trouver la lecture du livre "Intelligence artificielle pour les jeux" très utile. Il vous donne un aperçu de la mise en œuvre de l'IA de différents types de jeux. (ex: placement / mouvement des troupes, recherche de chemin, arbres de décision, ..)

Voir http://www.amazon.com/Artificial-Intelligence-Games-Second-Millington/dp/0123747317

Ce n'est peut-être pas la meilleure solution, mais les arbres de décision, en particulier un arbre minimax, peuvent être une bonne approche. Voir http://en.wikipedia.org/wiki/Minimax

Vous auriez besoin de créer une fonction heuristique qui peut déterminer à quel point un état mondial est bon / mauvais. Mais cela peut devenir un peu plus compliqué si vous travaillez avec un grand nombre d'états du monde possibles.

L'intelligence artificielle est, malheureusement, une sous-section entière de l'informatique. C'est vraiment énorme - quelque chose que vous pouvez prendre quelques semestres au collège juste pour vous réchauffer.

Il existe de nombreuses options communes - Arbres de décision, Moteurs de règles, Réseaux de neurones - ces derniers que la plupart des gens ont tendance à trouver extrêmement intéressants lorsqu'ils en entendent parler pour la première fois (et se révèlent invariablement être une idée horrible dans le type de scénario que vous '' re description - attention à cela). Je vous recommande de rechercher certains sujets ou livres sur le développement de base de l'IA en général - cela peut ne pas sembler directement pertinent pour les jeux en particulier au début, mais vous apprécierez de comprendre les principes fondamentaux.

Jetez un œil à Monte Carlo Tree Search (comme min max mais élague le type de grands arbres que vous voyez dans les jeux de nos jours avec de grands facteurs de ramification).

http://en.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo_tree_search

http://aigamedev.com/open/coverage/mcts-rome-ii/

http://www.aot.tu-berlin.de/fileadmin/files/lehre/diplomarbeit/BA_Barbara_Konz.pdf