Flocking AI – Swarm Intelligence, neboli simulace hejna/roje, je technika používaná ve hrách k vytvoření realistického chování skupin postav nebo objektů. Umožňuje, aby se stovky nebo tisíce entit pohybovaly koordinovaně, bez potřeby individuálního programování každého jedince.
Zjednodušené vysvětlení: Jak Flocking AI – Swarm Intelligence funguje?
Představte si hejno ptáků. Žádný pták není řízen centrálním mozkem, přesto se pohybují synchronizovaně a vyhýbají se překážkám. Flocking AI – Swarm Intelligence funguje podobně. Každá entita (například pták, ryba nebo postava ve hře) se řídí jen třemi jednoduchými pravidly:
- Oddělení (Separation): Vyhnout se přeplnění s ostatními entitami.
- Zarovnání (Alignment): Pohybovat se v průměrném směru ostatních entit.
- Soudržnost (Cohesion): Pohybovat se směrem k průměrné pozici ostatních entit.
Tato tři jednoduchá pravidla, aplikovaná na každou entitu, vedou k komplexnímu a realistickému chování celého hejna/roje. Nemusíte programovat chování pro celou skupinu – stačí, že každá jednotka reaguje na své sousedy.
Proč je to důležité? (Vliv na vizuál a hratelnost)
- Realistické a dynamické prostředí: Hejna ptáků, houfy ryb a davy lidí vypadají mnohem přirozeněji.
- Optimalizace výkonu: Namísto programování každé jednotky zvlášť, se programuje pouze několik pravidel, což šetří výpočetní výkon.
- Komplexní chování s minimálním úsilím: Vytvoření rozsáhlých a různorodých společenství s jednoduchými pravidly.
- Možnost interakce s prostředím: Hejno může reagovat na hráčovy akce, jako například plašení ptáků.
Příklady v praxi: Které hry využívají Flocking AI – Swarm Intelligence?
Technologii Flocking AI – Swarm Intelligence najdeme v mnoha hrách. Například hra Total War: Rome II ji využívá k simulaci tisíců vojáků v bitvách. Eco, simulační hra o budování civilizace a ekologii, používá tento typ AI k realistickému simulování chování zvířat v ekosystému. Ve vesmírné strategii StarCraft II se Flocking AI využívá k řízení rojů Zergů. Také rozsáhlý svět Assassin’s Creed: Unity demonstruje davy lidí koordinované pomocí Swarm Intelligence.
Výhody a nevýhody
Výhody
- Realistické chování skupin.
- Nízké nároky na výpočetní výkon v porovnání s individuálním řízením.
- Jednoduchá implementace základních mechanismů.
- Možnost vytvářet rozsáhlé a komplexní simulace.
Nevýhody
- Potenciál pro nepředvídatelné nebo nelogické chování v extrémních případech.
- Omezená kontrola nad individuálními entitami.
- Náročnější ladění pro dosažení požadovaného chování.
- Může vypadat repetitivně, pokud se nepoužije dostatečná variabilita.
Související technologie
Mezi související technologie patří behaviorální stromy (Behavior Trees), které se používají k řízení individuálního chování postav, a také A* pathfinding, který umožňuje postavám najít cestu v herním světě. V kontextu simulace davů je důležité zmínit také techniky optimalizace pro velké množství agentů, jako například LOD (Level of Detail) pro AI.
Technologie v kostce
| Typ Technologie | AI, Simulace |
| Hlavní Přínos | Realistické chování skupin, optimalizace výkonu |
| Klíčoví Vývojáři | Autodesk (Běhavíce SDK), Unity (Burst Compiler), různá herní studia |
| Typické Použití | Simulace davů, hejn, rojů ve hrách a simulacích |
| Příklady Her | Total War, Eco, StarCraft II, Assassin’s Creed |

