游戏AI之模糊逻辑

　　本文探讨了游戏AI如何模仿人类的判断条件，即如何通过模糊逻辑实现更加真实、复杂的决策过程。

　　人类的逻辑思考是复杂且模糊的，例如“把面包切成中等厚度”、“这波我很强”等表述，而计算机只能处理离散的数值。为了解决这个问题，引入了模糊集合的概念，使得计算机能够处理模糊的概念。

　　模糊集合由模糊变量构成，每个模糊变量由若干个属性代表的隶属函数定义，y值为隶属度，范围为[0,1]。例如，IQ可以看作是一个模糊变量，由“笨拙”、“平均”、“聪明”三个隶属函数定义。当某个人的IQ为95时，它对“笨拙”的隶属度为0.25，对“平均”的隶属度为0.75，对“聪明”的隶属度为0。

　　除了基本的隶属函数外，还可以使用限制词来修饰隶属函数，形成新的隶属函数。例如，“非常聪明”的隶属度等于“聪明”的隶属度的平方。模糊集合则是1~n个模糊变量构成的集合，用于进行一些运算获得新的集合。例如，“聪明”取反运算即是“不聪明”的集合；“高”和“聪明”的与运算即是又“高”又“聪明”的集合。

　　在制定模糊规则时，需要注意随着模糊变量的增加，规则数量会以指数级的速度增加。为了解决这个问题，可以采用库博方法，将变量的复合拆分成单个变量的规则，从而大大减少规则数量。

　　虽然使用一定范围的随机数来模拟AI的行为也是可行的，但可能会导致一些愚蠢的行为。而利用模糊逻辑，可以根据各种潜在因素（如玩家的犯罪记录、声誉、距离、衣着魅力等）来确定仇恨值等条件，从而实现更加逼真的攻击行为。

　　目前来说，在游戏AI中模糊逻辑并不常用。尽管如此，通过引入模糊逻辑，游戏AI可以更加逼真地模拟人类的决策过程，提升游戏的真实感和可玩性。