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为什么任天堂大乱斗有着如此大的魅力让这些外国人沉迷其中？为什么在没有官方运营的情况下依然有这么多的选手和组织乐此不疲的举办联赛？本文将从游戏设计的角度来剖析任天堂大乱斗火热背后的根源。
GameRes游资网授权发布 文/mumuxinfei 这篇博文着重谈谈游戏AI落地的问题， 游戏AI不是追求AI的无敌性， 而是应该迎合不同级别的用户水平。 同时游戏本身的用户体验， 是需要游戏开发者， 好好思索和斟酌的。 案例反思: 案例一： 以前写过J2ME版的中国象棋(模拟器性能好于真机的幸福时代)。在模拟器上测试， 搜索深度设置为3，在时间消耗和智能表现达到很好的均衡，基本在2秒之内决策完成。 后来客户用真机去测试的时候， 反馈没有丝毫响应， 当时想: 糟了，是不是遇到了机器相关的问
GameRes游资网授权发布 文/mumuxinfei 上一篇着重讲述了评估函数+博弈树, 本文着重讲述学习算法, 以及性能优化问题。一、学习算法分析: 评估函数的引入, 为游戏AI提供了理论基础。?1G(s) = a1 * f1(s) + a2 * f2(s) + ... + an * fn(s) 但评估函数的选定并非简单, 其面临的问题如下:1、评估因素的选择, 如何挑选, 因素是否越多越好2、对评估因素得分的归一化处理3、如何进行合理的权重系数分配 这些都是需要思考和优化的地方, 归纳而言
GameRes游资网授权发布 文/mumuxinfei一、前言: 对弈类游戏的智能算法, 网上资料颇多, 大同小异。 我写这篇文章, 并非想做互联网的搬运工。 而是想对当年的经典表达敬意, 另一方面, 也想对自己当年的游戏编程人生做下回顾。 这边我们以黑白棋游戏为例, 从博弈和学习两方面来阐述游戏AI的编写要点。 本文侧重于讲述博弈(评估函数+博弈算法)。二、博弈： 以前看围棋比赛, 常有人评价棋手水平高: 大局观强(评估局面好), 算路精准(计算步数深, 实战效果好)。 他山之石可以攻玉, 对弈
