● 摘要
学术界对人工智能广泛和卓有成效的研究为智能游戏提供了坚实的成就，但是人工智能技术种类繁多，如何正确运用这些技术是目前游戏人工智能面临的重要问题。目前在国内游戏行业，对于游戏图形和网络都有了成熟的组件产品和应用，而对于游戏人工智能，却缺乏系统的研究和详细的技术资料。 游戏生物群体是游戏中由电脑直接或者间接控制的一群非玩家角色，它们与玩家的关系既可能是友好的也可能是敌对的，一般情况下游戏生物群体的行为都会遵守间距性、列队性、内聚性、避让性、生存性这五项原则。游戏生物群体模拟系统就是在对适合游戏的人工智能技术进行分析研究和改造的基础上，采用高效可行的系统设计方案而实现的一个游戏生物群体实现案例，它对于验证人工智能技术在游戏中是否可以被合理巧妙应用，以及丰富国内对于游戏人工智能的研究都有着十分积极的意义。 本文的主要内容是系统剖析和研究条件式AI、群体模拟技术、多智能体技术、以及寻路算法，并且在此基础上实现了游戏生物群体模拟系统。 本文的创新点在于：1）在总结各种游戏AI优化策略的基础上提出了自己的优化办法，结合使用对AI进行优化，保证了游戏人工智能在游戏中使用的效率和性能。2）采取以寻路主体为中心实时构造小地图的方法，避免无效搜索和内存耗尽，并且采用优先队列作为A*算法中open和close表的数据结构，解决A*寻路瓶颈，改进了A*算法的运行效率。