源码地址:http://pan.baidu.com/s/1dFwzmfB 这篇我们使用上篇文章写的GOAP框架来完成一个实例: 实例内容: AI有10HP, 需要去站岗,站岗完成扣5HP 当HP<=5必须去补充HP,找到HP球补充HP,每个HP球补充5HP 根据GOAP框架逻辑推断出需要:AI数据提供者,站岗Action,补充HPAction,HP点脚本,站岗点脚本, AI属性脚本 主要脚本: AI数据提供者 [csharp] view plain copy public class Worke…

http://blog.csdn.net/lovethrain/article/details/67632033 本系列文章内容部分参考自:http://gamerboom.com/archives/83622 什么是GOAP?    引用原文的一句话 : 目标导向型行动计划(简称GOAP)是一种能够轻松呈现给你的代理选择的AI系统,也是帮助你可以无需维持一个庞大且复杂的有限状态机而做出明智的决策的机器. 用处: 以前我们经常使用FSM有限状态机来实现AI系统,但是当一个游戏的AI行为非常庞大的…

http://blog.csdn.net/lovethRain/article/details/67634803 GOAP 的主要逻辑: 1.Agent的状态机初始化Idle状态 2.Idel状态根据IGoap提供的数据,通过Planer得到最优路线 3.Agent的状态机转换状态到PerformAction状态 4.PerformAction状态解析路线,执行路线的动作队列 5.如果动作需要到范围内,切换到MoveTo状态移动到目标范围,否则执行动作队列 6.当全部动作执行完毕,告诉IGoap…

1 贝叶斯方法 长久以来,人们对一件事情发生或不发生的概率,只有固定的0和1,即要么发生,要么不发生,从来不会去考虑某件事情发生的概率有多大,不发生的概率又是多大.而且概率虽然未知,但最起码是一个确定的值.比如如果问那时的人们一个问题:“有一个袋子,里面装着若干个白球和黑球,请问从袋子中取得白球的概率是多少?”他们会想都不用想,会立马告诉你,取出白球的概率就是1/2,要么取到白球,要么取不到白球,即θ只能有一个值,而且不论你取了多少次,取得白球的概率θ始终都是1/2,即不随观察结果X 的变化而变…

本文转载自:https://www.cnblogs.com/zhoulujun/p/8893393.html 1 贝叶斯方法 长久以来,人们对一件事情发生或不发生的概率,只有固定的0和1,即要么发生,要么不发生,从来不会去考虑某件事情发生的概率有多大,不发生的概率又是多大.而且概率虽然未知,但最起码是一个确定的值.比如如果问那时的人们一个问题:“有一个袋子,里面装着若干个白球和黑球,请问从袋子中取得白球的概率是多少?”他们会想都不用想,会立马告诉你,取出白球的概率就是1/2,要么取到白球,要么取…

AI技术已成为推动营销迭代的重要驱动力.AI营销高速发展的同时,积累了海量的广告数据和用户数据.如何有效应用这些数据,是大数据技术落地营销领域的关键,也是检测智能营销平台竞争力的标准. 讯飞AI营销云一直致力于以AI赋能营销升级.为挖掘AI营销算法领域的顶尖人才,推动数字营销的技术革新,科大讯飞将于9月1日至10月25日举办“2018科大讯飞AI营销算法大赛”.   大赛介绍 “2018科大讯飞AI营销算法大赛”将提供讯飞AI营销云的海量广告投放数据,参赛选手通过人工智能技术构建预测模型预估用户…

多维算法思考(三):AB组合问题 题目:x个A,y个B可以组合成多少个不同排列的问题. 首先,我们用数学的方式思考,这个问题属于<组合数学>的问题,我们的第一种方法可以用组合思路来求解. 也就是说在x+y个单元格中随机选出x个单元格用来存放A,那么其他的也就自然存放B,所以共有种不同的排列,例如当x=3,y=2时,可组成10种不同的排列. 这种方法虽好,但不直观.如果我们要列出所有的AB组合,这种方法显然不容易办到,这时我们可以用另一种方法来求解.利用递归的思想.我们用f(x,y)表示x个A,…

参考博客:基于python的七种经典排序算法   [经典排序算法][集锦]     经典排序算法及python实现 首先明确,算法的实质 是 列表排序.具体就是操作的列表,将无序列表变成有序列表! 一.排序的基本概念和分类 所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些关键字的大小,递增或递减的排列起来的操作.排序算法,就是如何使得记录按照要求排列的方法. 排序的稳定性: 经过某种排序后,如果两个记录序号同等,且两者在原无序记录中的先后秩序依然保持不变,则称所使用的排序方法是稳定的,反之是不稳定…

概述 MobileNetsV2是基于一个流线型的架构,它使用深度可分离的卷积来构建轻量级的深层神经网,此模型基于 MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 中提出的模型结构实现.可以用图像分类任务,比如猫狗分类.花卉分类等等.用户提供一系列带有标注的数据集,该算法会载入在ImageNet-1000上的预训练模型,在用户数据集上做迁移学习.训练后生成的模型可直接在ModelArts平台部署为在线服务或批量服务,同时支持使用CPU.…

博弈树 下过五子棋的人都应该知道,越厉害的人,对棋面的预测程度越深.换句话讲,就是当你下完一步棋,我就能在我的脑海里假设把我所有可能下的地方都下一遍,然后考虑我下完之后你又会下在哪里,最后我根据每次预测的局势好坏来判断我的下一步棋放哪最合适.当然这只是想了一层,一个专业的棋手思考的层数会多得多. 作为一个难度较大的 AI,势必也需要能够对棋局进行深入分析,然而五子棋的棋盘大小一般是 15 * 15,可以落子的地方太多,在这种情况下,电脑的性能有限,我们需要满足 AI “思考”的层数不能太低,同时…