Battle for Moscow页游的AI逻辑

nbchengang

今日继续折腾AI。
一直对那个Battle for Moscow页游的AI逻辑很感兴趣，也扒了代码下来看，但javascript的东西看着实在是难受，只看明白了最简单的部分：那个德军初设其实只是在4个预定方案中随机选了一个。
如今又了推理大模型，就干脆让deepseek和kimi们来分析一把。


游戏中，AI的决策逻辑主要集中在以下几个方面：单位移动、战斗宣布、战斗执行、替换和特殊移动等阶段。AI的行为是基于预设的规则和简单的启发式策略，目的是模拟一个合理的对手行为。
以下是AI部分的核心决策逻辑分析：
1. 单位移动
AI在单位移动阶段的决策逻辑主要在movementPhase函数中实现。AI会根据当前回合、单位类型和棋盘状态来决定单位的移动。
决策逻辑
目标选择：
AI会优先考虑移动到关键位置，如莫斯科（Moscow）、图拉（Tula）和梁赞（Ryazan）等城市附近。
如果AI是苏联方，会优先考虑移动到铁路线上，以便利用铁路进行快速部署。
如果AI是德国方，会优先考虑移动坦克单位，以利用其较高的移动能力。
路径规划：
AI会计算每个单位的有效移动范围，并选择最优路径。路径规划考虑了地形（如森林、开阔地）、敌方单位、己方单位等因素。
对于苏联方，AI会优先选择铁路线上的移动路径。
对于德国方，AI会优先选择能够快速接近目标城市的路径。
单位优先级：
AI会根据单位的类型和战斗力来排序，优先移动战斗力较高的单位。
如果AI是苏联方，会优先移动步兵单位；如果是德国方，会优先移动坦克单位。
随机性：
AI的移动决策中包含一定的随机性，以增加游戏的不确定性和趣味性。例如，AI可能会随机选择多个可行路径中的一个。
2. 战斗宣布
AI在战斗宣布阶段的决策逻辑主要在combatAnnouncePhase函数中实现。AI会根据当前回合、单位位置和敌方单位状态来决定是否发动战斗。
决策逻辑
战斗机会识别：
AI会扫描棋盘，寻找己方单位与敌方单位相邻的情况。
对于每个敌方单位，AI会检查其周围是否有己方单位可以发动攻击。
战斗赔率计算：
AI会计算每个潜在战斗的赔率，考虑地形、单位战斗力等因素。
如果战斗赔率较高（如2:1或更高），AI更倾向于发动战斗。
目标优先级：
AI会优先选择攻击敌方的关键单位或城市控制单位。
如果AI是苏联方，会优先攻击接近莫斯科的德国单位；如果是德国方，会优先攻击苏联的城市控制单位。
随机性：
AI在选择战斗时会包含一定的随机性，可能会跳过某些战斗机会，选择其他目标。
3. 战斗执行
AI在战斗执行阶段的决策逻辑主要在combatResolvePhase和resolveNextBattle函数中实现。AI会根据战斗结果来决定如何处理单位的损失和移动。
决策逻辑
战斗结果处理：
如果战斗结果是防守方撤退，AI会计算有效的撤退路径，并选择最优路径。
如果战斗结果是攻击方损失，AI会选择损失哪个单位，优先选择战斗力较低的单位。
单位前进：
如果战斗结果允许攻击方前进，AI会计算前进路径，并选择最优路径。
随机性：
AI在处理战斗结果时会包含一定的随机性，可能会选择不同的路径或单位来执行战斗结果。
4. 替换和增强
AI在替换阶段的决策逻辑主要在replacementPhase函数中实现。AI会根据当前回合和单位状态来决定如何使用替换点数。
决策逻辑
单位选择：
AI会优先选择增强战斗力较低的单位，或者在关键位置放置新的单位。
如果AI是苏联方，会优先选择在莫斯科或铁路线上放置单位；如果是德国方，会优先选择在接近目标城市的区域放置单位。
位置选择：
AI会优先选择在己方控制的城市或铁路线上放置单位。
如果AI是苏联方，会优先选择在莫斯科或其周边区域放置单位；如果是德国方，会优先选择在接近目标城市的区域放置单位。
随机性：
AI在选择单位和位置时会包含一定的随机性，可能会选择不同的单位或位置来执行替换操作。
5. 特殊移动
AI在特殊移动阶段的决策逻辑主要在specialMovementPhase函数中实现。AI会根据当前回合和单位类型来决定如何进行特殊移动。
决策逻辑
目标选择：
如果AI是苏联方，会优先选择在铁路线上移动单位。
如果AI是德国方，会优先选择移动坦克单位。
路径规划：
AI会计算每个单位的有效移动范围，并选择最优路径。
对于苏联方，AI会优先选择铁路线上的移动路径；对于德国方，AI会优先选择能够快速接近目标城市的路径。
单位优先级：
AI会根据单位的类型和战斗力来排序，优先移动战斗力较高的单位。
如果AI是苏联方，会优先移动步兵单位；如果是德国方，会优先移动坦克单位。
随机性：
AI在选择移动路径时会包含一定的随机性，可能会选择不同的路径来执行特殊移动。
总结
AI的决策逻辑基于以下原则：
优先级排序：AI会根据单位类型、战斗力、位置等因素对单位进行排序，优先处理高优先级的单位。
目标导向：AI会优先选择攻击敌方的关键单位或城市控制单位，以及移动到关键位置。
路径规划：AI会计算有效的移动路径，并选择最优路径。
随机性：AI的决策中包含一定的随机性，以增加游戏的不确定性和趣味性。
虽然AI的决策逻辑相对简单，但通过这些规则和启发式策略，AI能够模拟出一个合理的对手行为，为玩家提供具有一定挑战性的游戏体验。

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在代码中，AI的目标选择逻辑是AI决策的核心部分之一，尤其是在战斗宣布和单位移动阶段。目标选择的目的是确定AI应该攻击或移动到哪些位置，以最大化其战略优势。以下是AI目标选择逻辑的详细分析：
1. 目标选择的主要场景
目标选择主要出现在以下两个阶段：
单位移动阶段：AI需要决定将单位移动到哪些位置。
战斗宣布阶段：AI需要决定攻击哪些敌方单位。
2. 目标选择的核心逻辑
AI的目标选择逻辑基于以下几个关键因素：
战略位置：优先选择关键位置，如城市、铁路线等。
敌方单位状态：优先攻击敌方的关键单位或战斗力较高的单位。
己方单位状态：优先移动战斗力较高的单位或处于危险位置的单位。
随机性：在多个可行目标中引入随机性，以增加游戏的不确定性和趣味性。
3. 单位移动阶段的目标选择
在单位移动阶段，AI的目标选择逻辑主要集中在以下几个方面：
3.1 关键位置优先
城市和战略区域：
AI会优先将单位移动到关键城市（如莫斯科、图拉、梁赞）或其周边区域。
例如，在movementPhase函数中，AI会优先选择移动到莫斯科或图拉附近的位置。
3.2 铁路线优先
苏联方的铁路移动：
如果AI是苏联方，会优先选择铁路线上的位置进行移动。
铁路线可以提供更快的移动速度，有助于快速部署单位。
3.3 敌方单位威胁
避免敌方单位：
AI会尽量避免移动到敌方单位的攻击范围内（EZOC）。
如果必须进入EZOC，AI会优先选择战斗力较高的单位。
3.4 随机性
随机选择路径：
在多个可行路径中，AI会随机选择一个路径，以增加游戏的不确定性。
4. 战斗宣布阶段的目标选择
在战斗宣布阶段，AI的目标选择逻辑主要集中在以下几个方面：
4.1 战斗机会识别
扫描敌方单位：
AI会扫描棋盘，寻找己方单位与敌方单位相邻的情况。
例如，在combatAnnouncePhase函数中，AI会检查每个敌方单位周围是否有己方单位可以发动攻击。
4.2 战斗赔率计算
优先攻击高赔率目标：
AI会计算每个潜在战斗的赔率，考虑地形、单位战斗力等因素。
如果战斗赔率较高（如2:1或更高），AI更倾向于发动战斗。
4.3 关键单位优先
优先攻击敌方关键单位：
AI会优先选择攻击敌方的关键单位或城市控制单位。
例如，如果AI是苏联方，会优先攻击接近莫斯科的德国单位；如果是德国方，会优先攻击苏联的城市控制单位。
4.4 随机性
随机选择战斗：
在多个可行的战斗机会中，AI会随机选择一个战斗，以增加游戏的不确定性。
5. 总结
AI的目标选择逻辑是基于战略位置、敌方单位状态、己方单位状态和随机性来决定单位的移动和战斗目标。具体来说：
单位移动阶段：
优先选择关键位置（如城市、铁路线）。
避免进入敌方单位的攻击范围（EZOC）。
随机选择路径以增加不确定性。
战斗宣布阶段：
优先攻击敌方的关键单位或城市控制单位。
计算战斗赔率，优先选择高赔率的战斗。
随机选择战斗目标以增加不确定性。
通过这些逻辑，AI能够在单位移动和战斗宣布阶段做出合理的决策，为玩家提供具有一定挑战性的游戏体验。

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在代码中，路径规划是AI决策逻辑中的一个关键部分，尤其是在单位移动和战斗撤退阶段。路径规划的目标是为单位找到从当前位置到目标位置的有效路径，同时考虑地形、敌方单位、己方单位等因素。以下是路径规划逻辑的详细分析：
1. 路径规划的主要函数
路径规划主要通过以下函数实现：
getValidNormalDestinations：计算单位在普通移动阶段的有效目的地。
getValidRailDestinations：计算单位在特殊移动阶段（如苏联的铁路移动）的有效目的地。
getValidPanzerDestinations：计算德国坦克单位在特殊移动阶段的有效目的地。
2. 路径规划的核心逻辑
路径规划的核心逻辑是基于**广度优先搜索（BFS）**算法，结合特定的规则和限制条件来计算有效路径。
2.1 广度优先搜索（BFS）
初始化：
将起始位置（当前单位所在位置）加入队列。
设置起始位置的“信用值”（credit），表示单位剩余的移动能力。
设置起始位置的路径（path），初始为空。
搜索过程：
从队列中取出一个位置（当前节点）。
检查当前节点的所有邻居节点（即相邻的六边形格子）。
对于每个邻居节点：
检查该节点是否有效（如是否超出棋盘范围、是否为“off”地形等）。
检查该节点是否被敌方单位占据（除非是撤退路径规划）。
检查该节点是否在敌方的“战斗区域”（EZOC，即敌方单位的攻击范围内）。
根据地形和规则调整该节点的“信用值”（如森林地形会减少移动能力）。
如果该节点的“信用值”大于0，将其加入队列，并更新其路径。
结束条件：
当队列为空时，搜索结束。
所有可达的节点都被访问过，并且每个节点的路径和“信用值”都被计算出来。
3. 路径规划的具体规则
3.1 普通移动（getValidNormalDestinations）
移动能力：
单位的初始移动能力由其类型和当前回合决定。例如，苏联单位在泥泞季节（第3、4回合）的移动能力会减少。
地形影响：
森林地形会减少单位的移动能力（除非是特殊移动阶段）。
敌方单位：
如果邻居节点被敌方单位占据，则该节点不可达。
EZOC规则：
如果单位进入敌方单位的攻击范围（EZOC），会根据规则减少移动能力或阻止进入。
路径记录：
每个节点的路径记录了从起始位置到达该节点的路径，用于后续的移动执行。
3.2 铁路移动（getValidRailDestinations）
铁路规则：
只有苏联单位可以使用铁路移动。
单位只能沿着铁路线移动。
移动能力：
铁路移动的单位有固定的移动能力（如4个移动点）。
敌方单位和EZOC：
与普通移动类似，铁路移动也会考虑敌方单位和EZOC规则。
路径记录：
路径记录与普通移动类似，但只沿着铁路线计算。
3.3 坦克移动（getValidPanzerDestinations）
坦克规则：
只有德国坦克单位可以使用特殊移动。
移动能力：
坦克单位的移动能力通常较高，但会受到地形和敌方单位的影响。
路径记录：
路径记录与普通移动类似，但优先考虑坦克单位的高移动能力。
4. 路径规划的优化
路径排序：
在路径规划完成后，AI会对所有可达的节点进行排序，优先选择距离目标位置更近的节点。
随机性：
在多个可行路径中，AI会随机选择一个路径，以增加游戏的不确定性和趣味性。
5. 路径规划的执行
单位移动：
在单位移动阶段，AI会根据路径规划的结果，将单位从当前位置移动到目标位置。
移动过程中会逐步更新单位的位置，并在界面上显示移动效果。
战斗撤退：
在战斗撤退阶段，AI会根据路径规划的结果，为防守方单位找到有效的撤退路径。
如果没有有效的撤退路径，单位可能会被消灭或减少战斗力。