【Unity】入门学习笔记180524——人工智能（6）——操控性为（2）以及编程的其他问题

1、组行为的基础是分离、队列和聚集，根据实际需要，可以与前面的个体操控性为相结合，从而产生更复杂的行为。

2、而对于各个行为的管理，需要更高的决策层做出决定，这个决策层可以利用状态机来实现，如满足某一条件，执行某一行为

3、组合多个行为，最简单的方式就是直接把各个行为产生的操控力加到一起，总的操控力会反映出这些行为

同时，通过加权截断总和等方式控制最大操控力来实现相关逻辑

4、应用有模拟鸟群飞行、多AI角色障碍赛、实现动物迁徙中的跟随领队行为、排队通过狭窄通道等

5、使用Unity3D开源库UnitySteer可快速实现操控行为

6、关于操控行为编程的其他问题

①操控力的更新频率

    检测附近的邻居、计算操控力等这些步骤并不是像游戏画面和动画一样，每一帧都需要进行更新，而是按照事先先设定的更新频率进行更新。在设计系统时，对时间的把握是很关键的。

    正反馈带来振荡，而负反馈会维持群体不至于失控

    如果反馈过快，反应时间过短，那么将会引起震荡，而不是缓慢地波动。另外，过快的反馈也会导致输入数据减少，因此没有时间收集足够的数据。

    相反，如果反馈过慢，将会使系统显得很单调。

    设计系统的时候需要注意，每个正反馈都会带来潜在的不稳定因素，必须以某种方式被平衡。

②AI角色思考速度

    绝大数游戏中，动画系统和物理系统得速率是一致的，AI无需高于这个速率。对于手机游戏，由于资源有限，可能会有少量的快速动画、但较慢的整体速率，此时AI只需小于等于这个较慢的整体速率就可以了。

    让AI角色的思考速度与系统帧率相同并不是一个好的选择

    指定的更新频率可以采用“计时器”来实现，在U3d的C#脚本中，还可以用Coroutine来实现。