AI中的懒惰（Lazy）问题【转载】

最近在路上一直在思考AI中的懒惰问题，为什么会突然想到这个，实在是因为这个问题十分常见，它非常简单，但是又非常难以漂亮的解决，先从一个问题引入吧。

假设我们有一个开阔的战场，这个战场被划分成了4个小区域，A~D来表示，实心小红圈表示进攻方，也是我们控制的人。实心小蓝圈表示防守方，是电脑AI控制的人。防守方为了不让进攻方突破，它有一个很简单的AI算法，当进攻方在A的时候，防守方就跑到C区域的中心（空心圈表示），当在B的时候，防守方就跑到D区域的中心（空心圈表示）。

这个算法看似很完美，但看下面一张图

当我们控制小红圈在A和B的边界快速来回移动的时候，试想一下蓝圈的行为，它就会不停在两个目标点转换，如果是带朝向的真实物体，就会发现，蓝圈一直在做180度的大转身，显得非常的傻。这就是AI程序中经常碰到的边界问题，也就是，当判断条件出现边界值的话，在边界附近会出现行为抖动的现象。解决边界问题的一个主要方法就是为AI引入“懒惰”的机制。

所谓“懒惰”，就是通过人为的为AI加入延迟机制，来使AI的行为更为真实。在这里，我们就需要调整我们的算法，既然觉得AI太快，我们就让他慢一点，加入一个计时器，这是非常直观的一种解决方案，我称之为计时器法。描述如下：

当蓝圈根据红圈位置得到一个新的目标点时，我们设定计时器为n秒，这样表示，n秒内目标点不允许被变更，然后计时器开始倒计时，当计时器倒计时结束时，我们再为蓝圈得到一个新的目标点，再次设定计时器，依次类推。

这样当我们在边界点快速移动的时候，蓝圈就不会随之快速的改变目标点了，相当于变得懒惰了，这种做法很简单。在AI中，计时器一直是一个好东西，有时我们不需要AI决策的太频繁，一方面为了真实，一方面也为了优化，这样我们就可以用计时器来控制AI决策的频度。引申一点说，这里设定延迟n，可以每次是一个随机值，随机值的好处就是，当有很多AI需要同时决策的时候，可以避免AI在一帧里集中计算，而其他帧空闲，造成AI决策的峰值。

还有一种Lazy的方法，称之为交叉边界法，看下面这张图

我们为每个区域创建一个虚拟的区域，图中用粉框表示，虚拟区域比原来的区域要大一圈，这就使得A，B的虚拟区域的边界有一部分是重叠的。我们新的算法描述如下：

当红圈在A区域，并且不在B的虚拟区域中时，蓝圈的目标点在C的中心
当红圈在B区域，并且不在A的虚拟区域中时，蓝圈的目标点在D的中心

比较一下原来的算法，多了两个额外的条件，由于虚拟区域的存在，使得边界处不再是，A和B的二元差别，而是变成了A，A&B，B三个值，这样边界的跳变也就被平滑掉了，这种是专为解决边界问题而引入的Lazy机制，它会在边界处存在一定的决策延迟。

针对这个问题，使用上述的算法，会存在一个问题，如下图：

当红圈从A区域移动到图示中新位置的时候，由于虚拟区域的存在，蓝圈不会移动到D的中心，这会使得此处的AI行为不符合我们的预期。一个改进的做法是……..，下次公布一下我的想法，留给大家可以思考一下。

这两种就是非常常用的使AI懒惰的方法，它们有一些很好的优点，简单，易于实现。但却存在的一个致命的问题，就是需要修改原本的AI代码，而且这两种方法都会使得代码比较丑陋，不宜维护。

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上次提出了关于AI懒惰问题的解决方案（见上一篇），一种称为计时器法，就是通过人为的延时来平滑AI的行为抖动，还有一种称为交叉边界法，通过平滑边际值来解决AI在边际上的行为问题。在讨论的最后，我们看到对于交叉边界法，在结果上看来，稍稍有点不是很符合一开始的对AI的行为定义。

再来看一下这个问题，当红圈从A区域移动到图示中新位置的时候，由于虚拟区域的存在，蓝圈不会移动到D的中心

解决这个问题有多种不同的方案，本来嘛，AI的代码基本上没有什么标准答案，我在这里提出我的一个方案，原本我们定义的虚拟区域是静态的，也就是说，大小是固定不变，如果我们改用一个会随时间变化渐渐缩小的虚拟区域，那就可以很好的解决上面的问题，我们对以前的算法做一个补充：

当红圈从B区域进入A区域时，建一个A的虚拟区域，然后随时间，A的虚拟区域渐渐减小直到和A区域一样大
当红圈从A区域进入B区域时，建一个B的虚拟区域，然后随时间，B的虚拟区域渐渐减小直到和B区域一样大
当红圈在A区域，并且不在B的虚拟区域中时，蓝圈的目标点在C的中心
当红圈在B区域，并且不在A的虚拟区域中时，蓝圈的目标点在D的中心

由于虚拟区域随着时间最终会和原来的区域一样大，所以就不存在以前不符合AI预期行为的问题了。

另外，用计时器来控制某些值得变化，是在实践中经常碰到的一个问题，以前经常是用下面的这种方式来做：

if 计时器超时 then
计时器重置
a = 新的值
else
a = 旧的值
end

对于一些有规律，或者重复的东西，自然的就想到是否可以封装一下，用类把一些值定义成所谓的懒惰值（Lazy Value），比如原本我们对一个布尔值赋值，它的值的变化是“立即的”

bool instantValue = true;
print instantValue; //输出”true”

而现在我们希望对于懒惰值而言，我们可以延迟某个时间来改变他的值

float updateInterval = 20.f;
LazyBool lazyValue(updateInterval, false); //20秒才会更新一次, 默认值是false
…
lazyValue.Set(curGameTime, true); //赋值，传入当前游戏时间
print lazyValue //如果离上一次更改还没到20秒，输出上一次的值，如果超过20秒，输出”true”

有了这样的概念，这个类应该是比较容易实现的，我在我们的AI系统中用模板的的方式实现了这样一个懒惰值类，作为AI经常会用到的工具类收藏在个人的小本本中。

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作者：Finney
Blog：AI分享站(http://www.aisharing.com/)
Email：finneytang@gmail.com
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