क्षितिज ज़ीरो डॉन प्लेस्टोर 4 के लिए कुछ सर्वश्रेष्ठ बहिष्कारों की सूची में है। शिकारी एलॉय की भूमिका में, खिलाड़ी अपने अतीत के रहस्यों को उजागर करने और दुनिया के विनाश के कारणों के बारे में जानने के लिए भविष्य के एपोकैलिक सेप्टिक परिदृश्यों के माध्यम से यात्रा करते हैं। मानव जाति की गिरावट ने "मशीनों" के विषमता को जन्म दिया है - विभिन्न आकृति और आकार के रोबोट, हर जगह स्वतंत्र रूप से रह रहे हैं। ये पशु रोबोट स्मार्ट, समन्वित और घातक हैं: जीवित रहने के लिए, आपको उन्हें नष्ट करने, ध्यान से तैयार करने और योजना बनाने के लिए जल्दी से सोचने की आवश्यकता है।


लेख के इस भाग में मैं गेमप्ले और निर्णय लेने वाली प्रणालियों के बारे में बात करूँगा जो इन प्राणियों को जीवित करते हैं और गेमप्ले की मूल बातें प्रदान करते हैं। मैं न केवल इस बारे में बात करूंगा कि वे अलग-अलग कार्यों के बारे में निर्णय कैसे लेते हैं (संसाधनों का संग्रह, शिकार, अस्तित्व), लेकिन यह भी कि वे एक विशाल दुनिया में, व्यक्तिगत रूप से और समूहों में कैसे समन्वित होते हैं। इसके अलावा, मैं इस बारे में बात करूंगा कि कैसे खेल मशीनों का एक पारिस्थितिकी तंत्र बनाता है जो सभी क्षेत्रों और नई दुनिया के सभी क्षेत्रों में संतुलित और प्रबंधनीय है।

चेतावनी: लेख में क्षितिज शून्य डॉन प्लॉट के लिए स्पॉइलर शामिल हैं।

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पारिस्थितिकी क्षितिज शून्य डॉन

क्षितिज जीरो डॉन स्वचालित जानवर दुनिया पर हावी हैं और क्षेत्र का नियंत्रण बनाए रखते हैं। प्रत्येक मशीन में एक अद्वितीय सौंदर्यशास्त्र और संरचना होती है, जो खेल की कथा के हिस्से के रूप में इसकी कार्यक्षमता और उद्देश्य को दर्शाती है। कहानी के अभियान के पारित होने के दौरान, खिलाड़ी "प्लेग ऑफ़ फ़ार" के बारे में जानेंगे - विद्रोही युद्ध मशीनों की सेना, जो दुनिया को नष्ट कर देती है, साथ ही साथ GAYA नामक एक AI द्वारा निर्मित वाहनों की दौड़ के बारे में है, जो कि ग्रह को उसकी प्राकृतिक स्थिति में पुनर्स्थापित करने वाला था; उनके डिजाइन लंबे विलुप्त हो रहे स्थलीय जानवरों को दोहराते हैं।


इसलिए, मशीन की कार्यक्षमता अक्सर इसकी कमजोरियों के रहस्यों को रखती है। खिलाड़ी न केवल अपने प्रकार का पता लगाने के लिए, बल्कि कमजोरियों और कमजोरियों का पता लगाने के लिए निकटवर्ती कारों को स्कैन करने के लिए विज़र का उपयोग कर सकते हैं। कमजोरियों के अलावा, एक कथा के ढांचे के भीतर मशीनों की कार्यक्षमता उनके इन-गेम प्रदर्शन को निर्धारित करती है। सहित:

• "कलेक्टर" और "क्लीनर" प्रकार के रोबोट, उदाहरण के लिए, "बाइसन" और "जुगाली करने वाले" । ये वर्किंग क्लास मशीनें आमतौर पर खुली घास वाले क्षेत्रों में पाई जाती हैं और भूमि पर खेती करती हैं। वे अपेक्षाकृत नम्र हैं और अक्सर टकराव से बचते हैं, लेकिन जब उन्हें उकसाया जाता है तो वे घातक हो जाते हैं।
• शूरवीरों , जैसे कि नाइट्स और स्ट्राइकर्स, खतरों के लिए क्षेत्र को गश्त करते हैं और आस-पास के वाहनों को सतर्क करते हैं ताकि वे लड़ सकें या भाग सकें।
• "ट्रांसपोर्ट" जैसी मशीनें, उदाहरण के लिए, "हिप्पोस" और "स्कारब" रोबोट कलेक्टरों से संसाधनों को दूर ले जाती हैं, जो उन्हें मूल्यवान शिकार बनाती हैं। वे धीमे, धीमे और आमतौर पर अधिक फुर्तीले रोबोट द्वारा संरक्षित हैं।
• और, अंत में, लड़ाकू वाहनों जैसे कि आरी और शिकारी आमतौर पर खिलाड़ी और आस-पास के खतरों पर हमला करते हैं।

कुल मिलाकर, खेल के खुले स्थानों में आप 28 अद्वितीय मशीनें पा सकते हैं, जिनमें से प्रत्येक का अपना निष्क्रिय और सक्रिय व्यवहार है। खिलाड़ियों को यह सीखने की जरूरत है कि सही दृष्टिकोण कैसे पाया जाए। यद्यपि मेरीडियन के लिए सबसे बड़ा खतरा (जैसे कि थंडरबर्ड और थंडरबोल्ट ) अकेले दुनिया में घूमते हैं, खिलाड़ी अभी भी कम घातक झुंड मशीनों पर ठोकर खा सकते हैं। अक्सर आप छोटे रोबोटों को पास में चरते हुए देख सकते हैं, जैसे "शूरवीर" , "बाइसन" , "मैला ढोने वाले" और "कॉपियर" : वे अपने मूल कार्यों को करने की प्रक्रिया में एक दूसरे का समर्थन करते हैं। समय के साथ, ये झुंड आकार में बढ़ जाते हैं और अधिक विविध हो जाते हैं, उदाहरण के लिए, "स्क्रब" , "बाइसन" के झुंड और "आराध्य " और "भाला-शिकारियों" की रक्षा करने वाले "आरा" के काफिले।


इस कार्य से निपटने के लिए, खेल को कई एआई प्रणालियों की आवश्यकता होती है जो प्रत्येक रोबोट के व्यवहार, झुंड के अंदर उनके व्यवहार, झुंडों की सामूहिक बुद्धि को स्वयं निर्धारित करते हैं, लेकिन साथ ही साथ एक अधिक विविध गेम प्रक्रिया के लिए खुली दुनिया के विभिन्न हिस्सों में झुंडों की शक्ति को संतुलित करते हैं। इस तरह के गेमप्ले को कार्यान्वित करने के लिए आवश्यक एअर इंडिया के कई उपकरणों के बिना क्षितिज ज़ीरो डॉन , कंपनी गुएरिला गेम्स के डेवलपर्स ने इस परियोजना को अपनाया।

इससे पहले, कंपनी किलज़ोन मताधिकार पर काम करती थी, और इसलिए इसका टूलचिन मुख्य रूप से प्रथम-व्यक्ति निशानेबाजों के लिए डिज़ाइन किया गया था और एक बड़ी खुली दुनिया की वास्तुकला की जटिलता का सामना नहीं कर सका। इसलिए, विकास की प्रक्रिया में, स्टूडियो ने नए एआई और गेमप्ले सिस्टम बनाए, साथ ही मौजूदा लोगों का विस्तार किया। इस और बाद के लेखों में, मैं आपको निम्नलिखित के बारे में बताऊंगा:

• एजेंटों के पदानुक्रम की प्रणाली के बारे में जो प्रत्येक मशीन के व्यवहार को व्यक्तिगत रूप से और झुंड या झुंड के हिस्से के रूप में नियंत्रित करता है।
• मूल रूप से किल्ज़ोन के लिए बनाई गई योजना और निष्पादन प्रणालियों के विस्तार के बारे में, प्रत्येक मशीन को निर्णय लेने की अनुमति देता है।
• सेंसर सिस्टम का एक सेट जो मशीनों को खतरों को जल्दी और कुशलता से पहचानने की अनुमति देता है और यदि आवश्यक हो, तो उनकी जांच करें।
• एक गतिशील और बुद्धिमान नेविगेशन प्रणाली के बारे में जो दुनिया के ज्यामिति और कारों के विभिन्न आकारों से मेल खाने वाले ग्राउंड-आधारित रोबोटों के लिए दिलचस्प गति पैटर्न प्रदान करता है।
• फ्लाइंग कारों के लिए डिज़ाइन की गई पूरी तरह से अलग नेविगेशन प्रणाली के बारे में, जैसे "पतंग" और "पेट्रेल।"
• एनीमेशन प्रणाली के बारे में, प्रत्येक मशीन की संरचना को ध्यान में रखते हुए और उनके आंदोलन और हमलों के लिए एक बुद्धिमान दृष्टिकोण प्रदान करना।
• द कलेक्टिव नामक प्रणाली के बारे में, जो खेल में सक्रिय प्रत्येक व्यक्तिगत मशीन को नियंत्रित करता है, और उन्हें झुंड के बीच कैसे वितरित किया जाता है।

आइए सीखना शुरू करें कि प्रत्येक AI चरित्र कैसे निर्णय लेता है और खेल कैसे झुंड के व्यवहार को नियंत्रित करता है।

एजेंट पदानुक्रम

प्रत्येक मशीन को खेल की दुनिया में एक अलग गैर-खिलाड़ी चरित्र AI के रूप में दर्शाया जाता है, जिसे "एजेंट" कहा जाता है। लेकिन अधिक दिलचस्प तथ्य यह है कि हर झुंड एक एजेंट है। क्षितिज शून्य डॉन एक पदानुक्रम का उपयोग करता है जिसमें मशीन एक एजेंट के रूप में पूरी तरह से व्यक्तिगत रूप से, या समूह एजेंट के एक बच्चे के रूप में मौजूद हो सकती है, जिसका उपयोग झुंड की जानकारी संग्रहीत करने के लिए किया जाता है।


समूह पदानुक्रम का एक उदाहरण [(बेज, 2017)]

एक समूह एजेंट शारीरिक रूप से खेल की दुनिया में मौजूद नहीं है, लेकिन इसके भीतर सभी एजेंटों के समन्वय के लिए जिम्मेदार है। प्रत्येक व्यक्तिगत एजेंट के पास सेंसर का अपना सेट होता है, जो उसे आस-पास की आवाज़ सुनने या उसके निकट खतरों को नोटिस करने की अनुमति देता है। लेकिन इसके अलावा, समूह एजेंट में एक ब्लैकबोर्ड सिस्टम होता है, जो इन-गेम जानकारी संग्रहीत करता है जो मशीन की आवश्यकता हो सकती है। यह खेल को प्रत्येक व्यक्ति एजेंट (उदाहरण के लिए, सुरक्षित स्थानों या सक्रिय गश्ती मार्गों) द्वारा गणना की जाने वाली जानकारी को संग्रहीत करके उत्पादकता लागत को कम करने की अनुमति देता है। इसके अलावा, अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि समूह के एजेंट एक-दूसरे के साथ सूचनाओं का आदान-प्रदान कर सकते हैं। इसलिए, जब टोही वाहन एक खिलाड़ी को ढूंढता है, तो प्रत्येक वाहन यह तय कर सकता है कि इस जानकारी का जवाब कैसे दिया जाए। इसके लिए धन्यवाद, आप देख सकते हैं कि कैसे झुंड-संग्रह करने वाले रोबोट, उदाहरण के लिए, "जुगाली करने वाले" चलाने का फैसला करते हैं, जबकि पास के लड़ाकू वाहन हमला करने के लिए आ रहे हैं।

क्षितिज शून्य डॉन में उपयोग की जाने वाली AI प्रणाली को श्रेणीबद्ध कार्य नेटवर्क योजनाकार (HTN) कहा जाता है। एफएएआर जैसे खेलों में उपयोग किए जाने वाले शेड्यूलिंग सिस्टम के विपरीत, जो एक के बाद एक कार्रवाई की योजना बनाते हैं, एचटीएन शेड्यूलर एक्शन मैक्रो से बनी योजनाएं बनाता है। प्रत्येक मैक्रो में दिए गए अनुक्रम में कई क्रियाएं होती हैं। यह खेल के विकास के लिए आदर्श है, क्योंकि डिजाइनर उस अच्छे व्यवहार के लिए मैक्रोज़ बना सकते हैं जो वे खेल में देखने की उम्मीद करते हैं। इससे पहले, मैंने इस बारे में बात की कि ट्रांसफॉर्मर: फॉल ऑफ साइबर्टन में HTN शेड्यूलर का उपयोग कैसे किया गया था, लेकिन यह ध्यान देने योग्य है कि Guerilla ने HTN शेड्यूलर अभी तक Killzone 2 का उपयोग किया है, अर्थात, यह खरोंच से विकसित नहीं हुआ था, लेकिन धीरे-धीरे कई वर्षों तक और विभिन्न स्टूडियो परियोजनाओं में उपयोग किया गया।


HTN शेड्यूलर स्कीमा [(Beij, 2017) से]

HTN अनुसूचक का उपयोग मशीनों द्वारा दो उद्देश्यों के लिए किया जाता है: व्यक्तिगत एजेंट एक विशिष्ट कार्य को हल करने के लिए एक कार्य योजना का अनुरोध कर सकते हैं, जैसे कि नए क्षेत्रों को खोजना, किसी व्यक्ति पर हमला करना, या पलायन करना। समूह एजेंट उन योजनाओं को पूरा कर सकते हैं जो लक्ष्य निर्धारित करते हैं जिन्हें व्यक्तिगत एजेंटों को सौंपा जाना चाहिए, जो समूहों को पदानुक्रम के भीतर एक दूसरे के साथ सक्रिय रूप से जानकारी साझा करने की अनुमति देता है, और संभावित रूप से नए उपसमूह बनाते हैं या मौजूदा लोगों को नष्ट करते हैं। संक्षेप में, प्रत्येक व्यक्तिगत मशीन अभी भी अपने स्वयं के व्यवहार और इसके लिए सौंपे गए कार्यों के निष्पादन के लिए बड़ी जिम्मेदारी उठाती है, और निर्णय लेने के लिए अनुसूचक का भी उपयोग करती है। समूह व्यक्तिगत मशीनों के समन्वय को बनाए रखते हैं, उन्हें दुनिया की घटनाओं के आधार पर फिर से संगठित करते हैं और सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि प्रत्येक मशीन को भूमिकाएं सौंपते हैं ताकि वे झुंड का समर्थन करने में अपने कार्य को जान सकें।

सामूहिक

तो, इन सभी मशीनों को व्यक्तिगत रूप से या नक्शे पर समूहों में बनाया जाता है, लेकिन खेल को कैसे पता है कि खुली दुनिया में मशीनें कैसे और कहां बनाई जाएं? गेम मैप पर ऐसे चुनिंदा क्षेत्र हैं जिनमें आप कुछ मशीनों की उपस्थिति की उम्मीद कर सकते हैं, या तो व्यक्तिगत रूप से ("वज्र" और "पेट्रेल") के मामले में, और समूहों में ("धावक", "जुगाली करने वाले", "पतंग" और अन्य)। हालांकि, खेल की बाकी दुनिया विभिन्न कारों के झुंड से भरी हुई है। एक विशिष्ट मशीन बनाते समय कोई गेम कैसे पता करता है कि इसे दुनिया में कहां रखा जाए, और दुनिया के ढांचे की जरूरतों के आधार पर इसे किस समूह में सौंपा जाए?

यह द कलेक्टिव नामक प्रणाली का उपयोग करके प्राप्त किया जाता है। एक "सामूहिक" एक सुपरग्रुप है: मशीनों और व्यक्तिगत मशीनों के सभी समूह सामूहिक के भीतर मौजूद हैं। यह दुनिया के लिए सभी मशीनों को जोड़ने का प्रबंधन करता है, निगरानी करता है कि क्या वे एक समूह में हैं, समूहों और मशीनों के पारिस्थितिकी तंत्र के बीच संक्रमण को नियंत्रित करते हैं ताकि यह समग्र उत्पादकता को कम न करे।

अगर वे अकेले काम करते हैं तो दुनिया की अलग-अलग मशीनें मौजूदा ओपन-वर्ल्ड ग्रुप में शामिल होने के लिए अनुरोध भेज सकती हैं। यह एक उपयोगी विशेषता है, यह देखते हुए कि कई मशीनें शेष पिछले समूह के बाद अलग-थलग रहती हैं या तो बच जाती हैं या नष्ट हो जाती हैं। इसलिए, एक टीम पृथक मशीनों का पुन: उपयोग कर सकती है और उन्हें अन्य समूहों में शामिल कर सकती है। इसके लिए, प्रत्येक कार में एक "पासपोर्ट" होता है। उनका "पासपोर्ट" कार (उदाहरण के लिए, इसके स्तर और प्रकार) के बारे में जानकारी संग्रहीत करता है, और टीम इस डेटा का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए करती है कि क्या यह किसी अन्य समूह की आवश्यकताओं को पूरा करता है, और केवल इस मामले में मशीन को समूह में ले जाता है।

झुंड का उदाहरण

अब पता लगाते हैं कि झुंड कैसे काम करते हैं, और समूह एजेंट कैसे निष्पादित होते हैं जब एक खिलाड़ी उनके साथ बातचीत करता है। आमतौर पर झुंडों को दुनिया में एक आराम की स्थिति में रखा जाता है जिसमें वे चिंता का अनुभव नहीं करते हैं और बस नक्शे के एक निश्चित क्षेत्र में होते हैं। एक विशिष्ट समूह में स्काउट, एकत्रितकर्ता और सैन्य वाहनों का मिश्रण होता है। इकट्ठा करने वाले रोबोट केंद्र में हैं, और उनकी रक्षा के लिए मुकाबला और टोही गश्त करते हैं।


जब एक झुंड दुनिया में रखा जाता है, तो इस पदानुक्रम में समूहों का एक संग्रह एक भूमिका का अनुरोध करता है। यह भूमिका उन सभी मशीनों के व्यवहार को बताती है जो उनके उद्देश्य को दर्शाते हैं। इस तरह के व्यवहार खतरे के स्रोतों की तलाश में गश्त कर सकते हैं, चिंता के आस-पास के स्रोतों को ढूंढ सकते हैं, दुश्मनों पर हमला कर सकते हैं, या बस दुनिया के संसाधनों को इकट्ठा कर सकते हैं। समय के साथ, ये भूमिकाएँ बदल सकती हैं, और घटनाएं झुंड को उसके व्यवहार और संरचना को बदलने के लिए मजबूर करती हैं। आमतौर पर मशीनों की संख्या पर एक सीमा होती है जो झुंड के भीतर एक निश्चित भूमिका निभाती हैं ताकि उनकी संरचना असंतुलित न हो।

मशीनों की भूमिका उन कार्यों को निर्धारित करती है जो एक व्यक्तिगत एजेंट पूरा करने का प्रयास करेगा। चूंकि झुंड शुरू में आराम से व्यवहार करता है, इसलिए पिकर HTN शेड्यूलर और समूह में संग्रहीत डेटा का उपयोग निकटतम संसाधन निष्कर्षण क्षेत्रों की खोज के लिए करेंगे। इस बीच, टोही और लड़ाकू वाहन गश्ती पथ उत्पन्न करते हैं जिन्हें आपको साथ चलने की आवश्यकता होती है। गश्ती पथ स्वचालित रूप से स्थानीय ज्यामिति के आधार पर उत्पन्न होते हैं, वे असुविधाजनक इलाके से बचते हैं, और अधिक महत्वपूर्ण बात, लंबी घास और अन्य वनस्पतियों पर चलने से बचें जो खिलाड़ी झुंड पर चुपके से चुपके से उपयोग कर सकते हैं। हालांकि, खिलाड़ियों को लड़ाई में मौका देने के लिए, वनस्पति के बगल में कई गश्ती पथ जानबूझकर रखे गए हैं, ताकि खिलाड़ी रोबोट को क्रैक करने के लिए जाल या आसान सेट कर सकें।


झुंड "उड़ान" (पलायन) और "लड़ाई" (मुकाबला) [से (बेइज़, 2017)] बनाने वाले समूहों की उपस्थिति की संरचना को एक खतरे की उपस्थिति में समायोजित करते हैं।

लेकिन, ज़ाहिर है, वे हमेशा इस राज्य में नहीं रहते हैं; जब खिलाड़ी कारों पर हमला करना शुरू करते हैं, तो उनका व्यवहार उसी के अनुसार बदल जाता है। मशीनों के लिए जो झुंड का हिस्सा नहीं हैं, यह मशीन के एक विशेष वर्ग के लिए नीचे आता है। सीधे-सीधे उकसाने पर कुछ ही भाग पाते हैं। कारों के विशाल बहुमत खिलाड़ी पर हमला करते हैं, और यहां तक ​​कि कलेक्टर कारों पर भी, अक्सर खिलाड़ी पर हमला करते हैं।

हालांकि, यदि कोई खिलाड़ी झुंड पर हमला करता है, तो पदानुक्रम के भीतर समूह उसी तरह से प्रतिक्रिया करते हैं, लेकिन केवल अगर झुंड पहले से ही सतर्क हो गया हो। जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, एक समूह एजेंट आपको प्रत्येक मशीन के साथ डेटा का आदान-प्रदान करने की अनुमति देता है, लेकिन वे हर गेम चक्र में अपडेट नहीं होते हैं। इसलिए, झुंड के पास "हाइव माइंड" नहीं है और खिलाड़ी समूह के बाकी हिस्सों को परेशान किए बिना कार को मार सकता है। हालांकि, अगर इस पर ध्यान दिया जाता है या हमला किया गया वाहन बच जाता है, तो यह हमले के समूह को चेतावनी देगा।

इस स्तर पर, झुंड के भीतर पदानुक्रम, झुंड के अंदर मशीनों का एक समूह एक नई भूमिका और संबंधित व्यवहार की प्राथमिकता का अनुरोध करता है। संग्राहकों से बना एक समूह एक एवेडर की भूमिका निभाएगा और एक संयुक्त उड़ान शुरू करेगा, और एक समूह जिसमें लड़ाकू और टोही वाहनों को रखा जाएगा, वह खुद को असंतुलित कर देगा, और झुंड पर हमला करने वाला चरित्र भूमिकाओं के लिए प्राथमिकता होगा। हालांकि कई मामलों में यह सिर्फ एक अकेला खिलाड़ी है, इस तरह की योजना सिस्टम को कहानी मिशन के लिए पैमाना बनाने की अनुमति देती है जिसमें खिलाड़ी एक समूह का हिस्सा होता है, या दुनिया की अन्य गतिशील घटनाएं जब अन्य मानव एनपीसी झुंडों पर हमला करते हैं।

यद्यपि इस क्षण के बाद सब कुछ बहुत जटिल हो जाता है, खिलाड़ी के पास अभी भी अपनी दिशा में स्थिति को मोड़ने के कई अवसर हैं, क्योंकि समूहीकरण प्रणाली और मुकाबला एआई सिस्टम दोनों एक रोमांचक और एक ही समय में जटिल गेमप्ले प्रदान करते हैं। यह मुकाबला एआई प्रणाली के लिए धन्यवाद प्राप्त किया जाता है, जो लड़ाई को इस तरह से संरचना करने की कोशिश करता है कि यह अराजक या टूटी हुई न हो।

गठित युद्ध समूहों की अलग-अलग भूमिकाएं और संतुलित प्राथमिकताएं होती हैं, इसलिए बड़े झुंड वाहनों को एक समूह में वितरित किया जाता है जहां संभव हो, और छोटे लोगों को उनका समर्थन करने के लिए बनाया जाता है। इसके अलावा, समूह खिलाड़ी पर हमला करने के लिए वाहनों का चयन करते हैं, न केवल इस आधार पर कि क्या एचटीएन योजनाकार यह मानता है कि वह कुछ व्यवहार कर सकता है, बल्कि यह भी निर्भर करता है कि यह हमला दिलचस्प है या नहीं। यदि सभी मशीनें एक ही समय में खिलाड़ी पर हमला करती हैं, तो वह जल्दी से एक दर्दनाक मौत का शिकार होगा। इसलिए, मुकाबला सिस्टम हेलो 3 में उपयोग किए जाने वाले समान दृष्टिकोण का उपयोग करता है, जब एक खिलाड़ी पर दुश्मन के हमलों का संतुलन इस बात पर आधारित होता है कि क्या हमला किसी लड़ाई के संदर्भ में दिलचस्प होगा।

इसके लिए एक सहायक क्रिया चयन फ़ंक्शन की आवश्यकता होती है जो गणना करता है कि मशीन पर हमला करने पर यह कितना दिलचस्प होगा। यह मशीनों की वर्तमान स्थिति पर निर्भर करता है, इस पर कि क्या खिलाड़ी को पता है कि मशीन उसके बगल में है, खिलाड़ी से निकटता पर और उससे प्राप्त नुकसान की मात्रा पर और उसके कारण। यह मान HTN शेड्यूलिंग सिस्टम के लिए एक इनपुट बन जाता है; इसका कार्य न केवल एक निश्चित जटिलता प्रदान करना है, बल्कि युद्ध में विविधता का हिस्सा जोड़ना भी है।

लेकिन इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि जब एचटीएन शेड्यूलर को हमला करने वाले समूहों के लिए कार्रवाई करने की आवश्यकता होती है, जबकि एक हमले का चयन किया जाता है, तो समूह की अन्य मशीनों को भी खिलाड़ी के चारों ओर आंदोलन करने और अपनी बारी की प्रतीक्षा करने का व्यवहार दिया जाता है। यह जानबूझकर किया जाता है ताकि खिलाड़ी के पास निष्क्रिय मशीन पर हमला करने के अवसर पैदा हो सकें या उस पर हमला कर सकें, जिसने उसे मारा था। धीरे-धीरे, खिलाड़ी उन्हें कमजोर करने में सक्षम होगा, और इसका मुख्य कारण यह है कि मुकाबला प्रणाली जानबूझकर खुद को हमला करने के लिए खुला छोड़ देती है।

निष्कर्ष में

जैसा कि आप इस लेख से देख सकते हैं, क्षितिज शून्य डॉन में कारें अकेले और एक समूह दोनों में घातक हो सकती हैं। पदानुक्रमित कार्य नेटवर्क और बुद्धिमान एजेंटों की पदानुक्रम प्रणाली की योजना के लिए धन्यवाद, मशीनें अपने दम पर दुनिया घूम सकती हैं या यदि आवश्यक हो, तो एक दूसरे की रक्षा और समर्थन कर सकती हैं। यह ऐसी आकर्षक दुनिया के साथ बातचीत है जो खिलाड़ी को आराम करने की अनुमति नहीं देता है।

दूसरे भाग में, मैं व्यक्तिगत AI वर्णों द्वारा उपयोग किए जाने वाले उपकरणों और प्रणालियों के बारे में विस्तार से बात करूंगा: खतरों के निकटतम स्रोतों को पहचानने और उन पर हमला करने के लिए उपयोग किए जाने वाले सेंसर की प्रणालियों के बारे में; एआई सिस्टम को कारों को गतिशील लेकिन वास्तविक दिखने के लिए एनिमेशन के साथ मिलकर कैसे काम करना चाहिए; नेविगेशन सिस्टम के बारे में जो विभिन्न आकारों की कारों को एक ही इलाके में जाने की अनुमति देता है; साथ ही साथ फ्लाइंग मशीन, जैसे पेट्रेल, पूरी तरह से अद्वितीय नेविगेशन प्रणाली का उपयोग करते हैं जो उन्हें दुनिया का पता लगाने और एक इष्टतम तरीके से खिलाड़ी का शिकार करने की अनुमति देता है।

संदर्भ सामग्री

• जूलियन बर्टलिंग, 2018। "बियॉन्ड किल्ज़ोन : हॉरिजन ज़ीरो डॉन के लिए नए एआई सिस्टम का निर्माण," जीडीसी 2018।
• अर्जन बेइज़, 2017. "द एअर ऑफ़ होराइज़न ज़ीरो डॉन," गेम एआई नॉर्थ 2017।
• राउटर जोसेमन्स, 2017. "एयर में वापस एआई लाना: क्षितिज ज़ीरो डॉन के एयर स्पेस को नेविगेट करना," एआई नॉर्थ 2017