楼主: galliano

【长期连载】浅谈Football Manager(FM)系列的AI和算法逻辑-更新到132楼犯规部分

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发表于 2017-6-16 09:54 | 显示全部楼层
和尚把这个游戏钻研精了!
 楼主| 发表于 2017-6-16 10:18 | 显示全部楼层
本帖最后由 galliano 于 2017-6-21 10:12 编辑

继续
决策层的两个批处理参数

Mental参数:
当前上层设定了AD-D-CA-S-P-A-AA 7个选项

Fluid参数:
设定VS-S-B-F-VF 5个选项



大概是从15还是16开始,Mental、Fluid两个上层选项可以控制role的参数取值范围,即是对11个role的取值进行批处理,部分role甚至不能自定义自己的参数数值。甚至限制了Role的A/D/S取值。如此一来,game中玩家的战术控制力大大被阉割。不过NPC方也依照此模式,所以NPC强度也被削弱了,或者说NPC方自始至终都是这样,维持原样。


运筹帷幄决胜千里之外,实际上核心要素就是M和F这两个参数。



 楼主| 发表于 2017-6-16 10:22 | 显示全部楼层
最大数据库 发表于 2017-6-16 09:54
和尚把这个游戏钻研精了!

更没有play欲望啦
 楼主| 发表于 2017-6-16 10:32 | 显示全部楼层
本帖最后由 galliano 于 2017-6-16 10:35 编辑

战术数量
仅仅按照Position-Role组合,战术基础数量在130万种以上。

再狭义考虑Metal-Fluid上层参数,并排除部分极端站位组合,那么核心战术类型约5000万种

考虑其他指令、自由度等组合,那广义战术总数在10的17次方这个量级。不知道我有没有算错
 楼主| 发表于 2017-6-16 10:35 | 显示全部楼层
galliano 发表于 2017-6-16 10:32
战术数量
仅仅按照Position-Role组合,战术基础数量在130万种以上。

广大“战术党”在此10的17次方海洋遨游,算得上是其乐无穷
发表于 2017-6-16 10:47 | 显示全部楼层
和尚把这个游戏钻研精了!
发表于 2017-6-17 15:25 | 显示全部楼层
楼主,原文地址是什么?原文是英语吗?我读英语专业的,可以翻译。

点评

楼主大和尚会被你这句话噎死  发表于 2017-6-18 21:16
 楼主| 发表于 2017-6-18 20:30 | 显示全部楼层
本帖最后由 galliano 于 2017-6-19 16:52 编辑
15113912414 发表于 2017-6-17 15:25
楼主,原文地址是什么?原文是英语吗?我读英语专业的,可以翻译。


Thank you sir,
I am the author.
Could you help me translate some articles?

link:
https://en.wikipedia.org/wiki/Finite-state_machine

发表于 2017-6-18 21:16 | 显示全部楼层
今天看过的最搞笑的对话就是楼上和楼上的的楼上
 楼主| 发表于 2017-6-18 21:31 | 显示全部楼层
本帖最后由 galliano 于 2017-6-18 21:33 编辑
最大数据库 发表于 2017-6-18 21:16
今天看过的最搞笑的对话就是楼上和楼上的的楼上


确实是无言以对

以后我可以伪装歪果仁来坑蒙拐骗天朝人了
 楼主| 发表于 2017-6-19 16:53 | 显示全部楼层
本帖最后由 galliano 于 2017-6-21 10:04 编辑

FM的AI在决策层上比热血足球复杂,role层面上还不如热血足球,毕竟热血队12个人每人的AI都是独一无二的。


决策层-角色层-基础层

热血足球通过性格和士气表现决策,热血队12人每人都是独立的角色,基础层由场上位置决定。

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发表于 2017-6-19 22:33 | 显示全部楼层
galliano 发表于 2017-6-18 20:30
Thank you sir,
I am the author.
Could you help me translate some articles?

我勒个去,好长啊,我最近要考试啊啊啊啊啊

点评

那就shut up,认真学习  发表于 2017-6-20 10:00
发表于 2017-6-19 22:40 | 显示全部楼层
galliano 发表于 2017-6-18 20:30
Thank you sir,
I am the author.
Could you help me translate some articles?

既然大师你是作者,您老干嘛要这样写呢?我看了帖子以为自己没学好中文,看了你发的链接都后悔选错专业了。
发表于 2017-6-20 16:05 | 显示全部楼层
galliano 发表于 2017-6-18 20:30
Thank you sir,
I am the author.
Could you help me translate some articles?

今天考完一科,回来看了一下链接里的内容,大师,你这不逗我吗?根本就和FM这游戏无关啊

点评

这个贴请你不要再回复了。。。你慢慢看就行了  发表于 2017-6-20 22:16
施主你机缘未到,不可度也!  发表于 2017-6-20 22:15
发表于 2017-6-20 22:03 | 显示全部楼层
看不懂!!!!语文白学了,
 楼主| 发表于 2017-6-21 10:02 | 显示全部楼层
本帖最后由 galliano 于 2017-6-21 10:19 编辑



参考资料:篮球AI决策机制

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 楼主| 发表于 2017-6-21 10:14 | 显示全部楼层
本帖最后由 galliano 于 2017-6-21 12:01 编辑

继续
Role层面的Attack/Defense/Support/Auto的所谓duty职责
用来控制球员role的First choice。


次序上是1、设置全局参数 2、role-duty起作用
所以比赛时候生效的是duty,会覆盖mental、fluid中的部分设定。
 楼主| 发表于 2017-6-22 09:57 | 显示全部楼层
本帖最后由 galliano 于 2017-6-22 10:20 编辑

当前AI采取的是简单的情势得分比-》roll-behaviortree的战术模式,AI比较弱势


未来可操作的AI接口:

当前AI优势:
执行力、观察力、操作速率、记录能力

当前AI劣势:
诱骗策略、远期分析能力

两类:
1、上帝模式:AI采取预读方式,直接在内存读取玩家的战术指令,并以此计算出当前对抗的最优解战术指令。如果采用该模式,在玩家不考虑诱骗和换人的打法下,AI以零延迟的IO速度可以获取敌情,并零延迟做出调整对策,可以接近无敌。

2、仿真模式:AI不可直接读取玩家战术指令,但可以记录matachstats数据,通过分析敌方role的平均位置,移动速率等参数,并结合RCA数值,模拟人类做出战术调整。
   调整思路包括:
   2.1 roll模式,每类情势-RCA对比得分情况下,从树下几个战术中roll某种战术-》评估结果-》下一次roll
   2.2 学习模式,采用收敛算法学习比赛对抗策略,根据不同的情势和实力对比,从数据库中选择损失最小,获胜概率最大的那一个战术。该法或许需要大概10的18次方数量的比赛数据积累才能打造出大师级AI。当AI达到Master级别后,可以采用MetaAI系统,对玩家能力予以评价,玩家太弱就使用低胜率战术,玩家太强就自动调高难度。然后再加入犯傻机制,定期刻意出点昏招,以减少玩家挫折感。
  

不过个人认为当前的roll模式或者2.1模式已经足够对付玩家了,2.2模式无法离线运作,只能online版本才能实现。或者从2.2模式积累的应对策略库中提取一部分作为2.1模式的基础指令库。
 楼主| 发表于 2017-6-22 10:28 | 显示全部楼层
当前无论是AI还是玩家,在不采取预读IO指令的情况下,如何观测敌方的战术指令(mental、fluid、duty),这是个难点。
StarCraft中采用战争迷雾对于双方做了限定,而FM中如果做出类似限定,则AI只能读取Screen上的位置坐标来分析。

哪一方会厉害一点呢?人还是机器?
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