18、游戏开发:从AI到VR的进阶之旅

游戏开发:从AI到VR的进阶之路

游戏开发:从AI到VR的进阶之旅

1. AI项目收尾与知识测试

在完成AI项目后,我们可以通过按下工具栏上的播放图标来测试关卡。此时,一个完整的游戏环境就会呈现出来,其中智能敌人能够以相当逼真的程度寻找、追逐并攻击玩家。在某些情况下,可能需要调整敌人的视野范围(FOV),以更好地适配游戏场景和角色类型。

这个AI项目的完成,意味着我们已经组装好了完整的地形、NPC预制体以及一系列脚本,它们协同工作,营造出了智能的假象,这对于游戏AI而言已经足够了。在游戏领域,AI指的就是那些看起来具有智能的对象以及创造它们的技术。

为了检验对AI知识的掌握程度,这里有一些测试题:
| 问题 | 选项 |
| — | — |
| Q1. 许多AI行为可以使用…进行编码 | A. 有限状态机
B. if语句
C. 动画控制器
D. 导航网格 |
| Q2. 可以使用…创建状态 | A. 协程
B. 开关语句
C. 静态变量
D. 循环 |
| Q3. 状态机的一种替代方案是… | A. 网格渲染器
B. 行为树
C. 静态变量
D. 组件 |
| Q4. Yield语句通常用于… | A. 暂停和终止协程
B. 倒回协程
C. 重启协程
D. 删除协程 |
| Q5. 视线决定了… | A. 一个对象是否能被相机看到
B. 一个对象是否什么都看不到
C. 一个对象是否能看到另一个对象
D. 一个对象是否能看到任何东西 |

如果你想进一步了解相关知识,可以参考以下链

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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