ECS-IAUS-sytstem

Unity 的无限轴效用系统 该效用系统通过识别 AI 可用的选项，并根据当前环境对每个选项进行评分，从而选择最佳选项。由于多种原因，这被证明是一种极其有效的方法。

设计简单 - 效用 AI 通常可以用自然语言设计，这使得 AI 程序员与游戏设计师交流变得容易。无需讨论诸如条件、状态、序列和装饰器等深奥概念。相反，你可以用“如果 AI 正在遭受攻击，则优先寻找掩护”等术语来解释预期的 AI 行为。注意模糊术语——如“优先”——的使用，这符合人类对话的自然方式。

易于扩展 - 规则——通常称为评分器——可以轻松地添加到现有 AI 之上。与有限状态机等不同，没有重要关系需要破坏。评分器只是叠加在现有评分器之上，使得扩展 AI 功能和精度变得简单。

更高质量 - 设计的简洁性和 AI 易于扩展的特点大大减少了错误，显著提高了生产力。这反过来为在给定预算和时间内开发更复杂且表现良好的 AI 留出了更多空间，整体提升了 AI 的质量。

这是我尝试使用 DOTS 在 Unity3d 中创建 Dave Mark 的无限轴效用系统。

什么是无限轴效用系统？

简而言之，它是一个返回具有最高值的动作的系统。它基本上是一个动作列表，每个动作都有一组“轴”。Dave Mark 在几年前的 GDC 上做过相关演讲，我就是在那里了解到它的。我记得他还在同一次演讲中提到了一个猫和激光笔的游戏，这也是 Lol Cats I Can Has Lazer 最初的种子想法，尽管我们的游戏走了自己的设计路线。

以下是演讲链接：

http://intrinsicalgorithm.com/IAonAI/2013/02/both-my-gdc-lectures-on-utility-theory-free-on-gdc-vault/

https://www.gdcvault.com/play/1018040/Architecture-Tricks-Managing-Behaviors-in starts at 33 min mark

此仓库主要用于学习和记录我在 DOTS 和效用 AI 方面的探索历程。如果你正在寻找当前状态下可直接使用的资源，请查看以下链接。 https://gitlab.com/lclemens/lightweightdotsutilityai

更新支持 Unity 6 Beta 增加了用于状态的 GOAP 规划

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