lua 游戏架构 之 游戏 AI (六)ai_auto_skill

定义一个为`ai_auto_skill`的类,继承自`ai_base`类。`ai_auto_skill`类的目的是在AI自动战斗模式下,根据配置和条件自动选择并使用技能。

lua 游戏架构 之 游戏 AI (一)ai_base-CSDN博客文章浏览阅读379次。定义了一套接口和属性,可以基于这个基础类派生出具有特定行为的AI组件。例如,可以创建追逐敌人的AI、巡逻的AI或使用特定策略的AI等,都继承自这个基础类https://blog.csdn.net/heyuchang666/article/details/140624481?spm=1001.2014.3001.5502

这个类用于处理游戏中AI自动使用技能的逻辑。以下是对代码的具体解释:

  1. **引入基类**:
  • 使用`require`函数引入`ai_base`类,作为基础类。
  1. **定义`ai_auto_skill`类**:
  • 使用`class`关键字定义了`ai_auto_skill`类,并继承自`BASE`(即`ai_base`)。
  1. **构造函数 (`ctor`)**:
  • 构造函数接受一个`entity`参数,并设置`_type`属性为`eAType_AUTO_SKILL`,表示自动使用技能的行为。
  1. **`IsValid` 方法**:这个方法用于验证AI是否应该尝试使用技能。它检查实体是否能够使用技能(`CanUseSkill`),并且没有当前正在使用的技能(`_curSkill`),或者是否有手动指定的技能(`_maunalSkill`)。

  2. **`OnEnter` 方法**:当AI组件进入激活状态时执行。如果基类的`OnEnter`方法返回`true`,则调用`SetSkill`方法尝试设置并使用技能。

  3. **`OnLeave` 方法**:当AI组件离开激活状态时执行。如果基类的`OnLeave`方法返回`true`,则直接返回`true`。

  4. **`OnUpdate` 方法**:每帧调用,用于更新AI状态。如果基类的`OnUpdate`方法返回`true`,则当前方法也返回`true`。

  5. **`OnLogic` 方法**:逻辑更新方法,如果基类的`OnLogic`方法返回`true`,则当前方法返回`false`,表示只执行一次。

  6. **`SetSkill` 方法**:

    • 这个方法用于设置并使用技能。如果实体有手动指定的技能(`_maunalSkill`),则使用该技能,并将其设置为`nil`。
    • 如果没有手动指定的技能,则从实体的攻击列表(`_attackLst`)中选择下一个技能,并使用它。
  1. **创建组件函数**: `create_component`函数用于创建`ai_auto_skill`类的新实例,传入一个实体和一个优先级。

代码中的一些关键点:

    • `CanUseSkill()`:检查实体是否能够使用技能。
    • `UseSkill(skill)`:使实体使用指定的技能。
    • `GetAttackSkill()`:获取实体的基础攻击技能。
    • `_attackLst`:实体的攻击列表,包含技能ID。
    • `_attackID`:当前选择的攻击技能的索引。

`SetSkill`方法的逻辑流程:

    • 检查是否有手动指定的技能,如果有,则使用该技能并清除手动技能设置。
    • 如果没有手动指定的技能,从攻击列表中获取下一个技能ID(`nid`),并根据该ID获取技能对象。
    • 如果获取到技能对象,则更新`_attackID`并使用该技能。

整体而言,`ai_auto_skill`类的目的是在AI自动战斗模式下,根据配置和条件自动选择并使用技能。

Lua 复制代码
----------------------------------------------------------------
local require = require

local BASE = require("logic/entity/ai/ai_base").ai_base;


------------------------------------------------------
ai_auto_skill = class("ai_auto_skill", BASE);
function ai_auto_skill:ctor(entity)
	self._type	= eAType_AUTO_SKILL;
end

function ai_auto_skill:IsValid()
	local entity = self._entity;
	local hoster = entity._hoster
	return entity:CanUseSkill() and not entity._curSkill or entity._maunalSkill;
end

function ai_auto_skill:OnEnter()
	if BASE.OnEnter(self) then
		self:SetSkill();

		return true;
	end

	return false;
end

function ai_auto_skill:OnLeave()
	if BASE.OnLeave(self) then
		return true;
	end

	return false;
end

function ai_auto_skill:OnUpdate(dTime)
	if BASE.OnUpdate(self, dTime) then
		return true;
	end

	return false;
end

function ai_auto_skill:OnLogic(dTick)
	if BASE.OnLogic(self, dTick) then
		return false; -- only one frame
	end

	return false;
end

function ai_auto_skill:SetSkill()
	local entity = self._entity;

	if entity._maunalSkill then
		entity:UseSkill(entity._maunalSkill);

		entity._maunalSkill = nil;
	else
		local nid = entity._attackID + 1;
		if nid == nil or nid < 1 or nid > #entity._attackLst then
			nid = 1;
		end

		local sid = entity._attackLst[nid];
		if sid then
			local skill = nil;
			if sid == 0 then
				skill = entity:GetAttackSkill();
			else
				skill = entity._skills[sid];
			end

			if skill then
				entity._attackID = nid;

				entity:UseSkill(skill);
			end
		end
	end
end

function create_component(entity, priority)
	return ai_auto_skill.new(entity, priority);
end
相关推荐
乌旭33 分钟前
量子计算与GPU的异构加速:基于CUDA Quantum的混合编程实践
人工智能·pytorch·分布式·深度学习·ai·gpu算力·量子计算
deephub2 小时前
CLIMB自举框架:基于语义聚类的迭代数据混合优化及其在LLM预训练中的应用
人工智能·深度学习·大语言模型·聚类
思通数科AI全行业智能NLP系统3 小时前
AI视频技术赋能幼儿园安全——教师离岗报警系统的智慧守护
大数据·人工智能·安全·目标检测·目标跟踪·自然语言处理·ocr
struggle20254 小时前
deepseek-cli开源的强大命令行界面,用于与 DeepSeek 的 AI 模型进行交互
人工智能·开源·自动化·交互·deepseek
ocr_sinosecu15 小时前
OCR定制识别:解锁文字识别的无限可能
人工智能·机器学习·ocr
奋斗者1号5 小时前
分类数据处理全解析:从独热编码到高维特征优化
人工智能·机器学习·分类
契合qht53_shine5 小时前
深度学习 视觉处理(CNN) day_02
人工智能·深度学习·cnn
就叫飞六吧5 小时前
如何判断你的PyTorch是GPU版还是CPU版?
人工智能·pytorch·python
zsffuture5 小时前
opencv 读取3G大图失败,又不想重新编译opencv ,可以如下操作
人工智能·opencv·webpack
AntBlack6 小时前
别说了别说了 ,Trae 已经在不停优化迭代了
前端·人工智能·后端