UEngine.Ru

Проще говоря, AI не имеет отношения ни к языку программирования, ни к движку ни к NavMesh.
Абстрактно - это мозги мобов (NPC). Имея блоксхему AI, можно использовать ее на любом движке, подключая к нему разные инструмента (NavMesh, тот же).
Потому в анриале есть такой класс как AIController - базовый механизм, имеющий только команду MoveTo(), которая задействует NavMesh.
Потому создать AI без NavMesh можно легко и просто - нужно набросать BehaviourTree в общем смысле.
А потом написать костыль поиска кратчайшего пути или взять написанный профи NavMesh.
И потом можно сделать оптимизацию работы с NavMesh, о которой я написал выше.
AI как такового я даже не касался и вряд ли коснусь, памятуя о высоком уровне понимания матчасти у обитателей форума)))
Тут наш изобретатель костылей и знаток Basic движков совершенно прав в отношении меня )))

а кто делал нейронную сеть на БП ?
_________________
прикрепленные картинки с radikal не смотрю.

неактуально...
Последний раз редактировалось ХеруВам 23 авг 2017, 12:36, всего редактировалось 1 раз.

Я начал писать нейронную сеть на БП, пока самая сложная часть заключается в том что бы сделать элементы рецепторы, которые принимают сигнал от внешних источников, в моем случае это динамическая текстура. В принципе сами нейроэлементы с точки зрения программирования довольно легко реализуемы, но возможно проблемы могут быть со скоростью обработки всей конструкции. Насколько я понимаю блюпринтовый код работает существенно медленнее чем плюсовый.
_________________
Ничто не истинно. И если это утверждение истинно, то оно ложно. (c)

Поиск пути - неотьемлемая часть АИ в 3д играх

и выбор пути и расчет пути, и нахождение укрытий все это нифига не простая часть навигации АИ.

и когда идешь в магазин кол-во шагов не расичтываешь да, но оптимальный путь счиатешь, либо заранне либо в реалтайме. Либо сознательно либо подсознательно.

В аи поиск путей - одна из первостепеннеших задач, стандартные решения с навмешем отличны для маленьких и статичных миров.
_________________
we need to go deeper

я пробовал... и самая сложная часть это обучить эту нейросеть...


после внедрения фичи навитизации блупринтов, их уже не обрабатывает виртуальная машина(которая переводила БП в код, как раньше), они переводятся в С++ код... насколько оптимальный? незнаю не проверял, но вероятно не самый удачный, но тем не менее.
_________________
we need to go deeper
Последний раз редактировалось Snake 23 авг 2017, 11:36, всего редактировалось 1 раз.

Нет, он работает с той же скоростью.
По итогу блупринт компилируется в C++.
Разве что в некоторых особо сложных нодах может быть "тяжелая" реализация и при работе ее на Tick-е может просесть FPS.
В остальном же нет никаких проблем. Кроме самого стиля - визуального, который занимает на порядок больше места на страница.
Впрочем это уже дело вкуса.

Ок! Ок! Да будет так...
Аминь, ёпта...

Зависит от того какую архитектуру вы создавали, и какие алгоритмы обучения использовали как я понимаю. В моем случае обучение будет долгим, так как я решил попробовать поэкспериментировать с полной случайностью в настройке весов нейронов, и не только с весами, но еще и с самой архитектурой сети, нейроны будут знать о существовании других нейронов, и устанавливать и закреплять связи с ними самостоятельно, я планирую создать что то вроде "модулируемой системы поощрений", на первых парах буду самостоятельно оценивать решения, а дальше придумаю какую-то систему которая будет делать это автоматически, без участия учителя.
_________________
Ничто не истинно. И если это утверждение истинно, то оно ложно. (c)

но вот по принятию решений было б интересно...материал почитать
я сделал на данный момент "аналог нейросети" когда заранее расчитаны все варианты и ручной подгонкой весов в виде кривых.
Кто как видит вобще архитектуру принятия решений у АИ (без нейросетей)?
скажем в ситуации когда на принятие решения воздействует не один фактор а скажем 5-10(банальные статы персонажа например)
_________________
we need to go deeper
Последний раз редактировалось Snake 23 авг 2017, 11:47, всего редактировалось 1 раз.