分享一个简单的unityAI框架，基于神经网络和遗传算法，可以简单的实现自成长的游戏对象

基于神经网络和遗传算法的unity开发框架，可以轻易的应用到各种不同类型的游戏中

20171226 完成第一个demo，坦克扫雷



核心代码参考：https://github.com/ArztSamuel/Applying_EANNs

参考书籍：游戏编程中的人工智能技术（详细的介绍了神经网络和遗传算法在游戏领域的应用，虽然有点老，但不失为一本很好的入门书籍）

# EasyAIFrame使用说明

## 使用介绍：

### 1.管理类

#### 1.1预制体



将AIManager拖拽到场景中，构建自己的游戏管理类，如demo中的TanksManager脚本

#### 1.2使用代码开始遗传进程



#### 1.3一些回调



直接设置



### 2.实体类

#### 2.1创建自己的实体



创建自己的游戏实体类，并继承自Entity类

同时需要实现一些方法



#### 2.2实体的配置与应用

关键函数是SetInputs和GetOutPuts

需要在这两个函数中配置游戏对象的输入和输出，输入可以认为是智能判断自身处境的条件，输入即是智能判断的结果



以demo中的坦克为例，我设置了4个输入和2个输出

4个输入分别为当前tank的速度，旋转，最近的地雷方位（让智能能够辨识最近的地雷在哪），最近的tank方位（防止多辆tank互相挤在一堆）

2个输出为tank的目标速度和位移，用于控制tank做出下一步动作

#### 2.3行为奖励

判断哪些行为是正确的，哪些是错误的，主要是通过分数加减的形式

在达成正确行为时可以增加实体的分数

以demo为例：

奖励机制为当tank吃到一个地雷时就增加它的分数

惩罚机制为当两个tank互相碰撞时就减少他们的分数



### 3.参数配置

遗传参数的配置，选中管理类预制体，打开下图窗口即可编辑遗传和神经网络的相关参数，这里设置的输入参数和输出参数必须和实际相等



### 4.高级扩展，自定义选择，变异和交叉策略

如果你对与遗传算法有一定的了解，可以根据需要改变以上三中策略

打开GeneticAlgorithm.GeneticOpetation脚本



可以看到这三种策略的方法是用委托绑定的，实现你自己的策略函数，直接修改委托的绑定对象，即可生效



下载地址：http://download.csdn.net/download/a827443469/10199533

或者是我的github：https://github.com/ShenZhouXieZhiFeng/TheAncestralNerve