Örnek sorular
Game Ai PathfindingZorluk 2
Durum ve geçiş sayısı arttıkça bir state machine'in temel pratik dezavantajı nedir?
- aAynı anda ikiden fazla durumu temsil edemez
- bGeçişleri değerlendirmek için ağ bağlantısı gerektirir
- cDurum sayısından bağımsız olarak her zaman diğer karar mekanizmalarından daha yavaş çalışır
- dDurumlar arttıkça geçişler hızla çoğalır, mantığı okumayı ve genişletmeyi zorlaştırır✓
Açıklama:Durum sayısı arttıkça aralarındaki geçişler genelde kombinasyonel olarak büyür, böylece koşul ağı karmaşıklaşır ve genişletmesi hataya açık hale gelir. State machine ikiyle sınırlı değildir (a), değerlendirme için ağ gerekmez (b) ve doğası gereği daha yavaş değildir — sorun bakım kolaylığıdır, ham çalışma zamanı maliyeti değil (c).
Game Ai PathfindingZorluk 2
Bir tasarımcı şu NPC mantığını istiyor: Idle -> gürültü duyar -> Investigate -> tehdit görmez -> tekrar Idle; oyuncuyu görürse -> Attack. Bu en iyi hangi tür mantık yapısıyla tanımlanır?
- aÖncelik dallarına sahip ağaç-tabanlı bir karar yapısı
- bKatı cisim kısıtlarına sahip bir fizik simülasyonu
- cGeçişlerle bağlı sonlu bir isimlendirilmiş durum kümesi✓
- dHer karede eylem seçen saf bir rastgele sayı üreteci
Açıklama:Idle, Investigate ve Attack ayrık isimlendirilmiş durumlardır ve her ok koşula bağlı bir geçiştir — bu tam olarak state machine tanımıdır. Öncelikli davranış ağacı olarak tarif edilmemiştir (a), fizik kısıtlarıyla ilgisi yoktur (b) ve koşullar verildiğinde tamamen deterministiktir, rastgele değildir (d).
Game Ai PathfindingZorluk 2
Ağaç-tabanlı bir karar yapısı (düz bir state machine'e alternatif olarak) tasarımcılara tipik olarak neyi daha kolay yaptırır?
- aNPC eylemlerine karar verirken herhangi bir koşula ihtiyaç duymamayı
- bAlt-davranışları kullanmayı ve öncelikleri kolayca sıralamayı✓
- cOyun başladıktan sonra NPC'nin davranışının asla değişmeyeceğini garanti etmeyi
- dNPC pozisyon verisini bellekte daha kompakt saklamayı
Açıklama:Ağaç-tabanlı yapı davranışları önceliğe göre hiyerarşik düzenler, böylece tasarımcılar durum-durum geçiş ağına dokunmadan alt-ağaçları yeniden kullanabilir ve dalları yeniden sıralayabilir. Yine de koşullara ihtiyaç duyar (a), NPC davranışını dondurmaz (c) ve pozisyonların bellek düzeniyle ilgili değildir (d).
Game Ai PathfindingZorluk 2
Bir NPC'nin bir odanın bir tarafından diğerine, ortadaki bir duvarın etrafından dolaşarak yürümesi gerekiyor. Bu neyin temel bir örneğidir?
- aBir engelin etrafından pathfinding yapmak✓
- bBir render draw call'u
- cBir ses occlusion (engelleme) efekti
- dBir save/load sistemi kontrol noktası
Açıklama:Hedefe ulaşmak için bir duvarın etrafından rota bulmak, en basit pathfinding senaryosudur: bir engelden kaçınan geçerli bir yol bulmak. Render'la (b), sesle (c) ya da save sistemiyle (d) ilgisi yoktur.
Game Ai PathfindingZorluk 2
Bir seviyenin yürünebilir alanı, her hücrenin komşu hücrelerine bağlantılar sakladığı 50x50'lik bir ızgara olarak temsil ediliyor. Bu temsil öncelikle ne için kullanılır?
- aSeviyenin arka plan müziğinin çözünürlüğünü belirlemek için
- bRender edilen her mesh'in tam poligon sayısını saklamak için
- cBir arama algoritmasına keşfedeceği bir düğüm grafı vermek✓
- dNPC'nin maksimum can puanını hesaplamak için
Açıklama:Komşu bağlantılarına sahip bir hücre ızgarası, tam olarak bir pathfinding aramasının başlangıçtan hedefe hücre hücre olası rotaları keşfetmek için ihtiyaç duyduğu graf yapısıdır. Ses çözünürlüğüyle (a), mesh poligon sayısıyla (b) ya da NPC can değerleriyle (d) ilgisi yoktur.
Game Ai PathfindingZorluk 3
Bir pathfinding araması, hedefe kalan mesafeyi kuş uçuşu mesafeyi bir sezgisel (heuristic) olarak kullanarak tahmin eder ve en düşük (şimdiye-kadarki-maliyet + tahmini-kalan) değerine sahip düğümü önce genişletir. Bu neden hiç sezgisel kullanmayan bir aramaya göre daha az düğüm keşfetme eğilimindedir?
- aÇünkü geçerli bir yol olmasa bile NPC'nin asla sıkışmayacağını garanti eder
- bÇünkü bir graf ya da ızgara temsiline olan ihtiyacı tamamen ortadan kaldırır
- cÇünkü seviyede herhangi bir çarpışma tespitine olan ihtiyacı ortadan kaldırır
- dSezgisel, aramayı hedefe yönlendirir, böylece daha az ilgisiz düğüm genişler✓
Açıklama:Şimdiye kadarki gerçek maliyeti kalan mesafe tahminiyle birleştirmek, aramanın her yöne kör kör genişlemek yerine umut vaat eden yönlere öncelik vermesini sağlar; bu yüzden genelde daha az düğüm ziyaret edilir. Bir yolun var olduğunu garanti etmez (a), graf ihtiyacını ortadan kaldırmaz (b) ve çarpışma tespitiyle ilgisi yoktur (c).