Goal-Oriented Action Planning (GOAP) je technika umělé inteligence (AI), která umožňuje herním postavám autonomně plánovat a provádět série akcí k dosažení konkrétních cílů. Na rozdíl od tradičních skriptovaných postupů, GOAP postavy „uvažují“ o tom, jak nejlépe dosáhnout svých cílů v daném prostředí a reagují na dynamické změny.
Zjednodušené vysvětlení: Jak Goal-Oriented Action Planning – GOAP funguje?
Představte si, že postava ve hře má cíl „jít spát“. Bez GOAP bychom naprogramovali přesnou sekvenci kroků: jít do postele, lehnout si, zavřít oči. Ale s GOAP, postava uvažuje: „Abych mohl jít spát, musím být v posteli. Pokud nejsem v posteli, musím se tam nejprve dostat.“ GOAP vytváří plán akcí, které vedou ke splnění podmínky „jsem v posteli“ a následně i ke splnění finálního cíle „jít spát“. Pokud se během cesty do postele objeví nepřítel, postava může přeplánovat svůj postup a nejprve se s ním vypořádat, než se vrátí k původnímu cíli.
Goal-Oriented Action Planning funguje na principu definování cílů, akcí a podmínek, které musí být splněny, aby byla akce vykonatelná a cíl dosažitelný. AI agent (postava) pak prohledává všechny možné akce a jejich podmínky („preconditions“ a „effects“) a vytváří plán, který nejefektivněji vede k dosažení definovaného cíle. Čím komplexnější hra, tím lépe vyniknou výhody GOAP.
Proč je to důležité? (Vliv na vizuál a hratelnost)
- Realističtější a uvěřitelnější chování postav.
- Dynamická reakce na změny v herním světě.
- Nepředvídatelné chování nepřátel, což zvyšuje výzvu pro hráče.
- Snížení nároků na manuální skriptování rozsáhlých herních scénářů.
Příklady v praxi: Které hry využívají Goal-Oriented Action Planning – GOAP?
Goal-Oriented Action Planning se využívá v různých hrách pro různé účely. Hra F.E.A.R. je známá pro sofistikovanou AI nepřátel, kteří pomocí GOAP koordinují své útoky a reagují na hráčovy akce. Dalším příkladem je hra S.T.A.L.K.E.R., kde postavy v otevřeném světě používají GOAP k simulaci běžného života, jako je hledání jídla, spánek a boj s nepřáteli. I ve hře Crusader Kings III se GOAP systém používá k rozhodování AI postav, což vede k zajímavým a nepředvídatelným událostem.
Výhody a nevýhody
Výhody
- Realistické a dynamické chování AI.
- Flexibilní reakce na změny v prostředí.
- Snížení potřeby rozsáhlého skriptování.
- Originální hratelnost díky nepředvídatelnosti AI.
Nevýhody
- Vyšší výpočetní náročnost.
- Náročnější na implementaci a ladění.
- Potenciální nepředvídatelné chování, které může být pro hráče frustrující.
Související technologie
Mezi technologie, které souvisejí s Goal-Oriented Action Planning, patří state machines (konečné automaty), behavior trees (stromy chování) a reinforcement learning (učení posilováním). State Machines a Behavior Trees představují alternativní přístupy k řízení AI chování a jsou vhodné pro méně komplexní situace, zatímco Reinforcement Learning se zaměřuje na učení se AI na základě odměn a trestů v interakci s prostředím. Kombinace více přístupů, například GOAP s Behavior Trees, se často využívá k dosažení co nejlepších výsledků.
Technologie v kostce
| Typ Technologie | Umělá Inteligence (AI) |
| Hlavní Přínos | Autonomní plánování a provádění akcí AI postav |
| Klíčoví Vývojáři | Intel, University of Southern California (USC) |
| Typické Použití | Řídání chování nepřátel a NPC postav ve hrách |
| Příklady Her | F.E.A.R., S.T.A.L.K.E.R., Crusader Kings III |