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虚幻引擎AI角色涌现行为探讨
发布时间：2024-06-24 16:18:19 浏览量：154次
在本文中，将介绍如何利用虚幻引擎、强化学习以及免费的机器学习插件 MindMaker，在AI角色中实现涌现行为。希望读者可以将本文作为在他们自己的游戏项目或具体的AI角色中创建涌现行为的指南。
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什么是涌现行为？为什么选择涌现方法？
涌现行为是指未预先编程但响应某些环境刺激而有机发展的行为。通过涌现行为方法，AI代理可以创建更具有多样性和不可预测性的行为，使得角色更具吸引力。涌现行为方法为克服传统编程方法难以解决的问题提供了可能，进而可能产生通用人工智能。
涌现行为不适合所有情况，但在创造具有多样性行为且变化丰富的角色时，涌现方法有其独特优势。通过遗传编程、强化学习等自适应算法，代理可以探索更广泛的解决方案空间，创造出丰富有趣的行为。
不同类型的涌现行为是什么？
涌现行为分为开放式涌现和固定点涌现两种类型。开放式涌现下，代理会不断产生新的行为，没有固定的解决方案，增加了复杂性。而在固定点涌现中，行为会逐渐收敛到一个单一解决方案，行为数量减少。
最近，在开放式涌现编程方面取得了一些进展，有助于理解何时可以期待开放式涌现的条件。开放式涌现更复杂，需要考虑创建所需结构。
如何实现开放式涌现？
创建开放式涌现需要设定大量行为或目标，使得涌现数量在检测时间段内不受限制。此外，需要让环境不断变化，提供多代理场景，鼓励合作或竞争，从而产生持续适应的循环。
通过模拟多代理竞争或合作，可以深入了解造成各种竞争或合作结果的条件。涌现行为技术有望成为下一代视频游戏AI的主要技术，创造更有趣和诱人的角色和行为库。
在这个项目中，使用了免费的MindMaker插件和Stable Baselines强化学习算法套件，便于在虚幻引擎游戏环境中部署各种RL算法。
总结与展望
涌现行为技术有助于创造不断变化的合作与竞争策略，推动角色行为库的发展。在未来，涌现行为技术可能成为视频游戏AI的主导技术，为玩家提供更加有趣和吸引人的游戏体验。
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