射击游戏中的敌人进化

有没有射击游戏中的敌人实际上在进化，以回应他们对玩家的相对成功？

通过进化，我的意思是每个敌人都有一些编码其行为的遗传信息。持续时间更长或造成更大伤害的敌人可以混合它们的基因来制造新的敌人。这样，敌人将变得更好地适应特定玩家。

日本有一种免费的PC射击游戏，名为“ Forever Forever ”，它会根据您的处理方式演变老板，而不仅仅是在预设之间切换。免费也很有趣。

我发现的另一个游戏是Petri Purho的“ Evolution Shooter ”，它使用进化算法来组合整个射击游戏的定义，而不是单个敌人。

不是实时的，也不是射击游戏，但是在开发汽车格斗游戏时，我们确实使用了进化过程来构建AI。敌方车辆可能会看到其他车辆的赛道边缘和位置。

但是，诸如如何艰难地打破，何时开始，如何在对手周围转向，何时以对手为目标与专注于驾驶等都是变量。然后将AI设置为整夜运行整圈，缓慢地调整变量。每天早晨，我们将查看前一天的夜间数据，找出圈速/击球次数最佳的数据，然后再次进行突变。最终结果是可以将AI丢弃到任何轨道上并具有竞争能力。

这一切都融入了游戏中，因此它无法从与玩家对战中汲取经验。

有几种体育游戏可以跟踪玩家的倾向，然后努力预测这些选择，但是不确定是否有人在射击游戏中附带了自适应AI。

有一个基于此概念的RTS。但是，玩家可以训练能够繁殖，适应和进化的单位，而不是进化的敌人。

尼禄

其背后的技术是神经网络和遗传算法（称为NeuroEvolution）之间的混合。

神经进化机器人手术员（简称NERO）是一款独特的计算机游戏，可让您动手适应智能代理。通过调整人工大脑来完成具有挑战性的任务来发展自己的机器人军，然后将它们与在线比赛中的朋友的团队进行对决！

http://nerogame.org/

加拉太军备竞赛

还有另一种游戏使用类似的技术，但根据用户的有效性和整体游戏玩法发展了定制武器。

该游戏的主要目标是探索自动内容生成技术在智能地创建游戏内容方面的潜力。在GAR中，所有玩家武器都是由cgNEAT算法根据武器使用情况统计信息生成的。但是，cgNEAT不会简单地重生人们喜欢的武器。相反，它创造了新武器，详细介绍了过去流行的武器。

http://gar.eecs.ucf.edu/

注意：

这两款游戏都是作为学术追求而开发的。

从您提到的意义上讲，并不是完全进化，但仍然很有趣：

在这两个《 Left 4 Dead》游戏中，都有一个AI导演根据玩家的行为来调整等级。

“导演根据每个玩家的当前状况，状态，技能和位置将敌人和物品放置在不同的位置和数量上” -http://en.wikipedia.org/wiki/Left_4_Dead#AI_Director

Rez根据您在该关卡中的表现来改变关卡老板的难度。