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敵 AI の調整

敵の選択を理解しやすく、制約され、再現可能なものにします。

意思決定を明示的にモデル化する

アイドル、調査、追跡、位置変更、予備動作、攻撃、回復、ひるみ、撤退、撃破などの名前付き状態を持つ、小規模なステートマシンまたはユーティリティレイヤーを使用します。状態遷移には、前提条件、終了条件、最小滞在時間、クールダウンへの影響を明記します。

知覚、意図、移動を分離する

1. 距離、視線、ターゲットの状態、占有状況、脅威、体力、タイマーなど、観測可能な入力を収集します。
2. 制約された合法なアクションから、意図を1つ選択します。
3. アクションの途中で意思決定を書き換えることなく、その意図に向けて移動し、アニメーションを再生します。

移動の成否には、信頼できる衝突判定とナビゲーションの結果を使用します。レンダリングされた姿勢や、経路の完了を仮定した結果から成否を導き出さないでください。

公平な戦闘を維持する

攻撃の有効時間が始まる前に、予兆を見せます。即座に振り向いて攻撃する挙動、際限のない追跡、障害物越しに攻撃が当たる挙動、回復行動の連発を防ぎます。間合いと行動へのコミットメントを設け、プレイヤーが敵の各アーキタイプの行動を読み、対処できるようにします。

意思決定の境界をテストする

ターゲットの獲得、ターゲットの喪失、障害物、経路探索の失敗、近距離でのプレッシャー、複数の敵、反撃、中断、ひるみ、ボスのフェーズ、リセットについて、決定的なテスト用フィクスチャを作成します。最終的な位置だけでなく、状態遷移と結果を検証します。自動テストの後に、実際のブラウザーで遭遇シーンを確認します。