JEU VIDEO

LEVEL 1 « SENSIBILISATION »

Notion essentielle : IA

IA

Agents
Inputs (entrées) / réception de signaux, valeurs
Outputs (sorties) / choix comportements et émission de signaux
Décision
Créer des jeux systémiques : Des comportements simples et prédictibles dans des environnements complèxes
Aller plus loin : The Rise of Systemic Game
Créer des jeux dynamiques : Des comportements complèxes pour apporter de l'intérêt

Pathfinding

A partir d'un graph orienté, Trouver le chemin le plus court (liste de noeuds) depuis un départ vers une arrivée

Path solving - Résolution de chemin
- Djikstra
- A* = Djikstra optimisé
Navigation graph - Graphe de navigation
- A partir d'une grille
- A faire soi même
- Unity NavMesh
- Bibliothèque dédiée
- Plusieurs techniques spécifiques

Ressources : Algorithm explanation (A*) (en)

Comportements dynamiques

Liste de conditions

Le plus simple
Très (trop) prédictible par le joueur
comportements très basiques

Machine d'état (Finite State Machine)

Variante : Hierarchical FSM

FSM : problèmes de maintainability, scalability, reusability, parallelization Source: http://blog.renatopp.com/2014/08/10/an-introduction-to-behavior-trees-part-2/

Behaviour Tree (BT) - Arbre de comportement

Stateless - Se repose sur les données de l'environnement
Ré-évalué périodiquement (Tick)
Nœuds composite, decorator ou leaf (condition ou action)
Condition = SUCCESS, FAILURE
Action = SUCCESS, FAILURE ou RUNNING

Example: https://github.com/codecapers/Fluent-Behaviour-Tree

FSM : problèmes de maintainability, scalability, reusability, parallelization

Utility-based AI

Chaque action peut être représentée par un nombre normalisé (0,1) d'utilité
L'action ayant l'utilité la plus forte est choisie
Utiliser des fonctions différentes pour créer des personnalités ou stratégies (aggressif, passif, curieux, prudent, etc.)
Difficulté : calculer un score d'utilité fiable et pertinent

Planner

BT = partir de l'état pour trouver la meilleur action
Planner = partir de l'action optimale souhaitée et remonter les actions pour créer l'état

Réseau de neurone

Entrainer un agent dans un environnement d'apprentissage
Nécessite (beaucoup) d'itérations
Imprédictible, même pour le développeur

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