कंप्यूटर को निर्णय लेने दें या एक साथ खेलने के लिए AI लिखें

क्या आपने कभी सोचा है कि अपनी खुद की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लिखना कितना आसान है, जो गेम में खुद निर्णय लेगा? लेकिन यह वास्तव में सरल है। उसे शुरू करने के लिए यादृच्छिक निर्णय लेने दें, लेकिन बाद में आप उसे शिक्षित कर सकते हैं, उसे स्थिति का विश्लेषण करने के लिए सिखा सकते हैं, और फिर वह सूचित निर्णय लेगा। इस लेख में मैं आपको बताऊंगा कि मैंने अपने बॉट को कैसे लिखा है, और यह भी बताएं कि आप कुछ ही मिनटों में कैसे लिख सकते हैं। हमारा कंप्यूटर गेम ट्रॉन का एक क्लोन खेलेगा, या बल्कि, वह हिस्सा जहां आपको मोटरसाइकिल पर दुश्मनों को हराने की जरूरत है।


कैट gif फ़ाइलों के तहत, 10 मेगाबाइट।

खेल के बारे में

खेल में आप एक मोटरसाइकिल को नियंत्रित करते हैं जो प्रकाश की दीवार के पीछे छोड़ देती है। खेल का मैदान सीमित है, और प्रतिद्वंद्वियों के पास एक ही मोटरसाइकिल है। मोटरसाइकिल लगातार सवारी करती है, आप केवल मोड़ सकते हैं। मैदान पर खाली सीट निकल जाती है, और बाधाओं से बचना अधिक कठिन हो जाता है। जो सबसे लंबे समय तक जीतता है। मैंने नोड.जेएस और सॉकेट.आईओ का उपयोग करके गेम क्लोन ब्राउज़र-आधारित बहु-उपयोगकर्ता बनाया। दो बटन से कंट्रोल - लेफ्ट टर्न और राइट टर्न।

बॉट इंटरफ़ेस

चूँकि मैं सॉकेट.आईओ का उपयोग करता हूं, मेरे पास सर्वर पर खिलाड़ियों का प्रसंस्करण विशेष सॉकेट ऑब्जेक्ट्स की एक सरणी पर काम के रूप में था जो सॉकेट.आईओ बनाता है। इन वस्तुओं में से, मैंने केवल आईडी, एमिट और प्रसारण कार्यों का उपयोग किया। तो, यह गेम के लिए दर्द रहित है, आप सॉकेट इंटरफ़ेस को लागू कर सकते हैं और इसे प्रसंस्करण में उपयोग कर सकते हैं, जैसे कि कोई अन्य उपयोगकर्ता खेल रहा है। मैंने बोटसॉकेट क्लास को बुलाया।
बॉट में एमिट (ईवेंट, डेटा) विधि लगभग उसी क्रिया को करती है जो क्लाइंट के सर्वर से आने वाले डेटा के साथ होती है, अर्थात्:

1. जोड़े जाने पर सभी मोटरसाइकिल चलाने पर डेटा बचाता है
2. जब आप इसे जोड़ते हैं तो अपनी मोटरसाइकिल के लिए एक लिंक रखता है
3. सभी खेल मोटरसाइकिल पर डेटा अपडेट करता है।
4. जब खेल पुनरारंभ होता है, तो रीसेट करता है

सर्वर पर अपनी मोटरसाइकिल के लिए नियंत्रण आदेश भेजने के लिए, एक गेम ऑब्जेक्ट के लिंक को सहेजना आवश्यक था जो सामान्य उपयोगकर्ताओं से ऐसे आदेशों को संसाधित करता है। गेम क्लास की विधि को ऑनकंट्रोल (सॉकेट, डेटा) कहा जाता है, इसलिए मैंने इस विधि को बोटसॉकेट में जोड़ा

BotSocket.prototype.control = function(data) { this.game.onControl(this, data); }; 

जब एक मोटरसाइकिल डेटा अपडेट कमांड सर्वर से आता है (उनका आंदोलन प्रतिबद्ध था), मैं जांचता हूं कि क्या मेरे पास एक नियंत्रित मोटरसाइकिल है, चाहे वह टकरा गई हो या स्थानांतरित हो गई हो, और, यदि सफल हो, तो मैं एआई को काम करने के लिए मुख्य विधि कहता हूं - अद्यतन () ।
इंटरफ़ेस तैयार है, अब आप स्वयं ही AI जोड़ सकते हैं।

कृत्रिम बुद्धि

कोई फर्क नहीं पड़ता कि यह कितना जोर से लग रहा है, लेकिन उन खिलाड़ियों के खेल में जिनके लिए कंप्यूटर खेलता है, इसे एआई या बॉट्स कहने का रिवाज है। एक निर्णय लेने के लिए बॉटस्केट ऑब्जेक्ट में आवश्यक गेम डेटा है। केवल तीन संभावित समाधान हैं:

1. कुछ मत करो, सीधे गाड़ी चलाओ
2. दाईं ओर मुड़ें
3. बाएं मुड़ें

जब मैंने बॉट लिखने का फैसला किया, तो मुझे नहीं पता था कि यह कैसे करना है। मैंने एक बहुत ही सरल कोड की कोशिश की:

 BotSocket.prototype.update = function() { var r = Math.random(); if (r > 0.95) { this.control({'button': 'right'}); } else if (r > 0.90) { this.control({'button': 'left'}); } } 

व्यवहार कुछ इस तरह था:


मैंने उसे देखा और बहुत खुशी महसूस की, मुझे ऐसा लगा कि वह अब स्वतंत्र है। ऐसा लगता था कि वह खुद जीवित रहने के प्रयासों की तलाश कर रहा था, जैसे कि जीवित हो। एक मार्मिक दृष्टि।

लेकिन मैं चाहता था कि वह यथासंभव जीवित रहे। मैंने जानकारी के लिए देखना शुरू किया कि एआई को खेलों के लिए कैसे लिखा जाता है। मुझे ऐसे लेख मिले जो अलग-अलग दृष्टिकोणों का वर्णन करते हैं। लेकिन मैं कुछ बहुत ही सरल लग रही थी। मैंने ज़ूमा जैसे गेम के लिए बॉट के बारे में लेखों में से एक में पाया कि लहर विधि का उल्लेख है। वह ली का एल्गोरिथ्म है। यह मुझे बहुत सरल और उपयुक्त लगा। यह एक क्षेत्र में एक बिंदु से दूसरे तक सबसे छोटा रास्ता खोजने के लिए एक एल्गोरिथ्म है जहां कोशिकाएं स्वतंत्र या व्यस्त हो सकती हैं। बात सरल है। हम गंतव्य से शुरू करते हैं, इसे 1 का मान देते हैं, और सभी पड़ोसी मुक्त कोशिकाओं को एक नंबर एक के साथ चिह्नित करते हैं। फिर हम सभी पड़ोसी मुक्त चिह्नित लोगों को लेते हैं और फिर से हम एक और चिह्नित करते हैं। इसलिए हम पूरे क्षेत्र तक विस्तार करते हैं जब तक हम गंतव्य बिंदु तक नहीं पहुंच जाते। और हम संख्या को कम करने के लिए पड़ोसी लोगों से खोज कर पथ का निर्माण करते हैं, जब तक कि हम 1 तक नहीं पहुंच जाते। मैंने रेखांकन में सबसे छोटे रास्तों को खोजने के लिए एल्गोरिदम को देखा, लेकिन यह मुझे सबसे उपयुक्त लगा।

मैंने पृष्ठ से कॉपी-पेस्ट एल्गोरिथ्म को विकी में स्थानांतरित कर दिया, इसे बोटसॉकेट.प्रोटोटाइप.आलॉर्गेमलाइ नाम दिया । क्षेत्र के लिए, मैंने पहली बार युद्ध का मैदान वस्तु बनाया, जिसमें प्रत्येक अद्यतन के साथ, मैंने उनके निर्देशांक के साथ कब्जे वाले बिंदुओं को चिह्नित किया। और एल्गोरिथ्म में, ली ने इस क्षेत्र को कम कर दिया, लेकिन 1 के एक कदम के साथ।

किसी तरह गंतव्य को निर्धारित करना आवश्यक था। मैंने इसे कुछ निश्चित अंतराल पर बेतरतीब ढंग से चुनने का फैसला किया। क्षेत्र पर एक यादृच्छिक मुक्त बिंदु खोजने के लिए एक विधि बनाई:

 BotSocket.prototype.getDesiredPoint = function() { var point = []; var H = Object.keys(this.battleground[0]).length - 1; var W = Object.keys(this.battleground).length - 1; var x, y, i, j; var found = false; var iter = 0; do { i = this.getRandomInt(1, W); j = this.getRandomInt(1, H); x = i * this.moveStepSize; y = j * this.moveStepSize; if (this.battleground[x][y] === this.BG_EMPTY) { found = true; } iter++; } while (!found && iter < 100); point = [x, y]; return point; }; 

अब मैं अद्यतन को फिर से लिख सकता हूं:

 BotSocket.prototype.update = function() { if (!this.desiredPoint || this.movements % this.updDestinationInterval === 0) { this.desiredPoint = this.getDesiredPoint(); } if (!this.desiredPoint) { return; } var currentPoint = [this.myBike.x, this.myBike.y]; var path = this.algorithmLee(currentPoint, this.desiredPoint); if (path && typeof path[1] !== 'undefined') { this.moveToPoint(path[1]); } else { this.desiredPoint = this.getDesiredPoint(); } }; 

मूवमेंट विधि का उल्लेख यहां किया गया है , जो वर्तमान दिशा को ध्यान में रखते हुए कम से कम पथ से पहले बिंदु तक पहुंचने के लिए, यदि आवश्यक हो, घूमता है।

बाद में, मैंने बॉट्स को अधिक आक्रामक बनाने का फैसला किया और यादृच्छिक वांछित बिंदु के बजाय, मैंने अपने रास्ते को अवरुद्ध करने के लिए दुश्मनों के सामने एक बिंदु की तलाश की। या इसलिए कि वे इतने लंबे समय तक खुद के साथ नहीं खेलते हैं।

ग्राहक पक्ष बॉट

मैंने ग्राहक के हिस्से में बॉट को स्थानांतरित करने का प्रयास करने का फैसला किया। चूंकि प्रोजेक्ट नोड.जेएस पर है, मैं बॉट के लिए और क्लाइंट पक्ष पर लिखित कोड का उपयोग कर सकता हूं। ऐसा करने के लिए, मैंने एक अलग क्लाइंट फ़ाइल के साथ बोटसॉकेट का विस्तार किया , जिसने गेम ऑब्जेक्ट के संदर्भ के बिना सर्वर के साथ सही तरीके से बातचीत करने के लिए एमिट () और कंट्रोल () तरीकों को फिर से परिभाषित किया।
स्थानीय रूप से, सब कुछ पूरी तरह से काम करता है, और दूरस्थ सर्वर पर तैनाती के बाद कुछ अजीब तस्वीर थी:


देर तक सोचने पर, मुझे एहसास हुआ कि यह एक देरी थी। बॉट ने एक रोटेशन कमांड भेजा, लेकिन यह सर्वर पर अपनी स्थिति को अपडेट करने के बाद आया, यही कारण है कि वह अक्सर वांछित बिंदु पर एक सीधा रास्ता नहीं पा सकता था। लेकिन मैं ग्राहक पक्ष पर एक सामान्य बॉट चाहता था। इसलिए, मैंने देरी का ध्यान रखने का फैसला किया। ऐसा करने के लिए, मैंने फिर से बॉटस्केट एक्सटेंशन लिखा। लेख लंबा है, इसलिए मैं मुख्य समाधानों का वर्णन करूंगा। ली एल्गोरिथ्म को कॉल करने से पहले, वर्तमान बिंदु के बजाय, मैंने वर्तमान स्थिति और दिशा, साथ ही विलंब कारक को ध्यान में रखते हुए अनुमानित स्थिति को प्रतिस्थापित किया। देरी गुणक सर्वर पर स्थिति को अद्यतन करने की आवृत्ति से अधिक विलंब की संख्या है। मुझे अभी भी MoveToPoint () विधि में भविष्य के बिंदु की भविष्यवाणी की आवश्यकता थी।

अगर अकेले खेला जाए तो भविष्यवाणी काम करती है। लेकिन अगर अन्य प्रतिभागी थे, तो बॉट ने इस पर ध्यान नहीं दिया और इसे उस स्थान पर भेज दिया जहां कुछ समय बाद एक अन्य खिलाड़ी पहले ही पास हो चुका था। इस समस्या को हल करने के लिए, मैंने उस विधि को बदल दिया जो क्षेत्र की कोशिकाओं के कब्जे में है। मैंने उन्हें मोटरसाइकिल की गति की एक निश्चित सीमा में व्यस्त चिह्नित करना शुरू किया। त्रिज्या देरी कारक पर निर्भर करता है।
पहले, मैंने बॉट को डिबगिंग फ़ंक्शंस के साथ प्रदान किया, जिसे मैंने वांछित बिंदु और कब्ज़े वाले क्षेत्र पर आकर्षित किया। क्लाइंट बॉट का मेरा संस्करण, देरी को ध्यान में रखते हुए, अब इस तरह से आगे बढ़ता है:

मेरा छोटा लाल, बाकी सर्वर-साइड हैं।

सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि खुद को बॉट बनाने की कोशिश करें

इस लेख का मुख्य उद्देश्य एक बॉट लिखने में रुचि जगाना है। मैंने आपके आलस्य को हराने के लिए बहुत कुछ किया है। ऐसा करने के लिए, मैंने अपनी स्क्रिप्ट को बॉट के साथ लोड करने की क्षमता जोड़ी, जो मेरे आधार क्लाइंट वर्ग का विस्तार करेगा। प्रोजेक्ट पर जाएं और टेक्स्ट पर क्लिक करें "अपने बॉट के साथ कमरे के लिए विकल्प दिखाएं", और फिर "अपने बॉट का परीक्षण करने के लिए कमरा बनाएं" बटन पर। एक कमरा बनाया जाएगा जहां आप आसानी से बॉट्स का उपयोग कर सकते हैं, डिफ़ॉल्ट रूप से आपका बॉट देरी को ध्यान में रखे बिना एक बॉट होगा। अब आपके कोड का समय है।
कार्रवाई में अपने कोड का उपयोग करने के लिए दो सरल विकल्प, या तो उपयोग करें:

1. Js-file को किसी भी सर्वर पर अपलोड करें जो आपके ब्राउज़र के लिए उपलब्ध होगा। "अपनी एआई स्क्रिप्ट लोड करें" बटन के बगल में खेल में अपनी स्क्रिप्ट के लिए यूआरएल पेस्ट करें। इस बटन पर क्लिक करने के बाद, एक नया बॉटस्केट ऑब्जेक्ट बनाया जाएगा और पॉपुलेट किया जाएगा, जो स्टार्ट () विधि को कॉल करेगा।
2. ब्राउज़र कंसोल (Firebug - F12, Firefox - Ctrl + Shift + K, Chrome - Ctrl + Shift + J, अन्य - यहाँ ) का उपयोग करें।

यदि आपने अपने कोड को दर्ज करने की विधि पर निर्णय लिया है, तो बॉटस्केट क्लास के तरीकों को ओवरराइड करने का प्रयास करें। शुरुआत के लिए, सबसे सरल:

 BotSocket.prototype.update = function() { var r = Math.random(); if (r > 0.95) { this.control({'button': 'right'}); } else if (r > 0.90) { this.control({'button': 'left'}); } } 

उसके बाद, टाइप करके botSocket ऑब्जेक्ट को फिर से बनाएँ

 botSocket = null; 

इस स्थिति में, पृष्ठ पर कोड स्वयं को बनाएगा और ऑब्जेक्ट को भर देगा। यह बॉट के डिफ़ॉल्ट व्यवहार को यादृच्छिक में बदल देगा। और फिर यह आपकी कल्पना या गहन ज्ञान पर निर्भर है।
आप https://raw.github.com/rnixik/tronode-js/master/public/javascripts/MyBotSocketClient.js बॉट के लिए url में सम्मिलित करके मेरे बेहतर बॉट की स्क्रिप्ट को देरी से ध्यान में रख सकते हैं।

निष्कर्ष

मैंने बताया कि मैंने सर्वर पर अपना AI कैसे बनाया, फिर मैंने इसे क्लाइंट को कैसे ट्रांसफर किया और कैसे मैंने उसे सिखाने की कोशिश की कि कैसे हाई पिंग को ध्यान में रखते हुए खेलना है। मुझे वास्तव में उम्मीद है कि मैं आपकी रुचि के लिए सक्षम था, और आपने अपने एआई को लिखने की कोशिश की, अगर आपने पहले कभी ऐसा नहीं किया था। बेशक, हाई-एंड गेम्स में, पूरी तरह से अलग दृष्टिकोण का उपयोग किया जाता है, लेकिन यह एक छोटे से शुरू करने के लायक है।

जीथब पर स्रोत कोड: github.com/rnixik/tronode-js

यदि आपके पास नोड.जेएस नहीं है, तो आप मेरे द्वारा तैनात किए गए एप्लिकेशन का उपयोग कर सकते हैं:

1) tronode.livelevel.net - DigitalOcean पर सबसे सस्ता VPS,
2) tronode-js.herokuapp.com Heroku पर एक मुफ्त आभासी इकाई है।

पहला, सबसे अधिक संभावना है, पहला वाला लोड के साथ सामना नहीं कर सकता है, और दूसरा कुछ कंप्यूटरों पर xhr-polling में socket.io-transport को डंप करता है, इस वजह से यह गेम बहुत ज्यादा पिछड़ जाता है।
यदि आप गेम लॉजिक के बारे में अधिक जानकारी चाहते हैं, तो आप इसे यहाँ पढ़ सकते हैं। वहाँ नोड के बारे में भी विकास और ग्राफिकल भाग के बारे में थोड़ा है।

यदि आपके पास हब पर कोई खाता नहीं है, तो आप सवाल पूछ सकते हैं या अपने रोचक सुझाव dev@1i1.be पर मुझे भेज सकते हैं।