Ubisoft Montreal THE DIVISION snow drop engine Ubisoft (massive) Assassin’s creed: syndicate AnvilNext 2.0 game engine Ubisoft Montreal For Honor AnvilNext 2.0 game engine Ubisoft Montreal Rise of Tomb Raider Foundation engine Crystal Dynamics The Witcher 3 RED ENGINE CD PROJEKT Dragon Age : Inquisition frostbite engine EA DICE ゲームエンジン名 会社 汎用型 Unity3D Unity Technologies (デンマーク) 汎用型 UNREAL ENGINE 4 Epic Games (米) 汎用型 CryEngine CryTech (独) 汎用型 Lumberyard Amazon 汎用型 Stingray Autodesk
Rule-based AI State-based AI Behavior-based AI Goal-based AI Utility-based AI 「◦◦-based AI」とは、◦◦をAIを構築する基本単位として採用したAIということ。 タスク(仕事)ベース AI Task-based AI 意思決定 Simulation-based AI ステート(状態)ベースAI
of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html 今回は Left 4 Dead の事例を見てみる。
敵を出現させ続ける。 Sustain Peak … 緊張度のピークを3-5秒維持するために、 敵の数を維持する。 Peak Fade … 敵の数を最小限へ減少していく。 Relax … プレイヤーたちが安全な領域へ行くまで、30-45秒間、 敵の出現を最小限に維持する。 Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html より具体的なアルゴリズム
Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html
Müller http://www.centralpictures.com/ce/tp/paper.pdf http://www.centralpictures.com/ce/ George Kelly, Hugh McCabe, A Survey of Procedural Techniques for City Generation http://www.gamesitb.com/SurveyProcedural.pdf
Order Ask & Report ゲーム全体をコントロール Support query query 頭脳として機能 MCS-AI dynamic co- operative model Dynamic allocation of enemies Observing level in real-time Direction for agents Making progress of game Autonomous thinking Cooperation Team AI Preparing data to make Meta-AI and Character AI recognize the level Managing object representation Managing Navigation data Path-finding / Tactical point analysis
D C G S V H Q X K N J R T W E I U Z Y G 5 4 6 3 7 2 3 B C 3 3 2 2 4 3 5 5 出発点(S)を中心に、 そのノードまでの 最も短い経路を 形成して行く。 Gにたどり着いたら終了。 ゴール地点がわかっている場合、現在のノードとゴール との推定距離(ヒューリスティック距離)を想定して、 トータル距離を取り、それが最少のノードを探索して行く 各ノードの評価距離=出発点からの経路+ヒューリスティック距離 ヒューリスティック距離 (普通ユークリッド距離を取る) 3+14.2 3+13.8 G H 3 5+10.5 6+8.4