J2ME下漫游（追逐）AI的实现

核心提示： 使追逐算法变得更加平和的一种方法就是，在过程中加入一点随机性，J2ME下漫游（追逐）AI的实现(3)，我做的这个游戏使用的是这样一种方法： /*有跟踪能力的小飞机的出现具有随机性*/x=(int)(random.nextInt()%3);if(x==0){flag=i;//flag标记具有跟踪能

使追逐算法变得更加平和的一种方法就是，在过程中加入一点随机性，我做的这个游戏使用的是这样一种方法：

/*有跟踪能力的小飞机的出现具有随机性*/
x=(int)(random.nextInt()%3);
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　if(x==0)
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　{
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　flag=i;//　flag标记具有跟踪能力的小飞机
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　}
　　break;

在这段代码中，敌人飞机只有三分之一的机会能够跟踪玩家。即便只有三分之一的机会能够追逐到玩家，敌人飞机还是对玩家具有攻击性，而这也使玩家能够争取逃脱的机会。

在漫游AI中，还有一个分类，即是按照预先定义的方式飞行，发射子弹或射击的敌方机体。在我做的这个游戏中，敌机由计算机（程序）来进行控制，几乎敌机的所有行为均由程序控制。

对于逃避、模式漫游戏AI，行为AI我做的这个游戏中没有具体的实现，所以只是简单地进行介绍（可以参看《J2ME手机游戏编程入门》第三部分，第13章）。逃避AI在逻辑上与逃避AI是相对的，即敌机试图躲避玩家飞机的射击。和追逐一样，逃避也可以使用随机方法或者模式移动来减缓。比如逃避的一个经典例子是Pac-Man。模式移动指得是游戏对象使用一组预定义的移动的一种漫游AI类型。模式移动的典型例子是经典街机Galaga中的外星人，它们在屏幕上表演各种各样的漂亮的特技飞行。模式包括圆圈，八字形等等。

AI的另外一大类是行为AI，它常常是一组混和漫游AI算法赋予游戏对象特定的地为。比如敌方机体有时候追逐，有时候躲避，并且每次交替时间都是随机的。常常在实现中，先定义几种行为：追逐、躲避、按某模式飞行或随机飞行，并且可以上述行为分配时间百分比，如50%追逐，10%躲避，40%随机飞行等。实现行为AI的伪码可以这样表示。

int　behavior=Math.abs(rand.nextInt())%100;
if(behavior<50)
//追逐
else　if(behavior<60)
//躲避
else
//随机飞行

最后一种AI类型即是策略AI，这种AI机制常常在棋牌类，益智类游戏中比较常见。

出处：http://gaochaojs.blog.51cto.com/812546/187540