Feindliche Evolution in Shoot-Em-ups

Gibt es Shoot-Em-Ups, bei denen sich die Feinde tatsächlich als Reaktion auf ihren relativen Erfolg gegen den Spieler entwickeln?

Mit Weiterentwicklung meine ich, dass jeder Feind über genetische Informationen verfügt, die sein Verhalten codieren. Feinde, die länger halten oder mehr Schaden anrichten, dürfen ihre Gene mischen, um neue Feinde zu erschaffen. Auf diese Weise würden sich die Gegner besser an den jeweiligen Spieler anpassen.

Es gibt ein japanisches Freeware-PC-Shoot-Em-Up namens " Warning Forever ", das die Bosse auf eine Weise entwickelt, die mehr ist als nur das Wechseln zwischen Voreinstellungen. Es macht auch Spaß, frei zu sein.

Ein anderes Spiel, das ich gefunden habe, ist " Evolution Shooter " von Petri Purho, der einen evolutionären Algorithmus verwendet, um ganze Shooter-Spieldefinitionen zu kombinieren, im Gegensatz zu einzelnen Gegnern.

Weder in Echtzeit noch als Schütze, aber als wir ein Auto-Kampfspiel entwickelten, verwendeten wir einen evolutionären Prozess, um die KI zu bauen. Feindliche Autos konnten die Streckenränder und Standorte anderer Fahrzeuge erkennen.

Dinge wie wie wie schwer zu brechen, wann man anfängt, wie schwer es ist, um Gegner herum zu lenken, wann man Gegner anvisiert oder sich auf das Fahren konzentriert, wurden alle als Variablen festgelegt. Dann wurde die KI so eingestellt, dass sie die ganze Nacht Runden lief und die Variablen langsam optimierte. Jeden Morgen schauten wir uns die Daten der vergangenen Nächte an, fanden diejenigen, die die besten Rundenzeiten / Kills hatten und mutierten sie dann erneut. Das Endergebnis war eine KI, die in jede Strecke geworfen werden konnte und mithalten konnte.

Dies alles wurde dann in das Spiel eingebrannt, so dass es nicht aus dem Spiel gegen den Spieler gelernt hat.

Es gibt verschiedene Sportspiele, die Spielertendenzen verfolgen und dann versuchen, diese Entscheidungen vorwegzunehmen. Sie sind sich jedoch nicht sicher, ob jemand eine adaptive KI für einen Schützen entwickelt hat.

Es gibt ein RTS, das auf diesem Konzept basiert. Anstelle von Feinden, die sich entwickeln, bildet der Spieler Einheiten aus, die sich fortpflanzen, anpassen und entwickeln können.

NERO

Die Technologie dahinter ist eine Mischung aus neuronalen Netzen und genetischen Algorithmen, genannt NeuroEvolution.

Neuro-Evolving Robotic Operatives, kurz NERO, ist ein einzigartiges Computerspiel, mit dem Sie die praktischen Anpassungen intelligenter Agenten vornehmen können. Entwickle deine eigene Roboterarmee, indem du ihr künstliches Gehirn auf herausfordernde Aufgaben abstimmst, und trete dann in Online-Wettbewerben gegen die Teams deiner Freunde an!

http://nerogame.org/

Galatisches Wettrüsten

Es gibt ein anderes Spiel, das eine ähnliche Technologie verwendet, aber stattdessen benutzerdefinierte Waffen entwickelt hat, die auf der Effektivität und dem allgemeinen Gameplay des Benutzers basieren.

Ein zentrales Ziel dieses Spiels ist es, das Potenzial einer automatisierten Inhaltserzeugungstechnologie zur intelligenten Erstellung von Inhalten für Spiele zu erkunden. In GAR werden alle Spielerwaffen vom cgNEAT-Algorithmus basierend auf der Waffenverwendungsstatistik generiert. CgNEAT respawnt jedoch nicht einfach Waffen, die die Leute mögen. Es entstehen vielmehr neue Waffen, die die in der Vergangenheit beliebten Waffen aufgreifen.

http://gar.eecs.ucf.edu/

Hinweis:

Beide Spiele wurden als akademische Aktivitäten entwickelt.

Nicht gerade Evolution in dem von Ihnen genannten Sinne, aber dennoch interessant:

In beiden Left 4 Dead-Spielen per Ventil gibt es einen KI-Regisseur, der das Level basierend auf dem Verhalten der Spieler anpasst.

"Der Direktor platziert Feinde und Gegenstände in unterschiedlichen Positionen und Mengen, basierend auf der aktuellen Situation, dem Status, den Fähigkeiten und dem Standort jedes Spielers." - http://en.wikipedia.org/wiki/Left_4_Dead#AI_Director

Rez ändert den Schwierigkeitsgrad des Level-Chefs basierend darauf, wie gut Sie in diesem Level waren.