星际争霸ai发展史 | 星际争霸 机器人

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一直以来，星际争霸等策略游戏AI都被视为游戏AI中实现难度最高的。其一，游戏规则较复杂，包含建造、资源收集、兵种配合、战斗微操很多内容；其二，玩家需要运用不同的策略对抗不同敌人，策略很复杂。

星际争霸游戏画面

为什么写这篇文章

写此篇文章主要有以下几点考量。其一，传统游戏AI基于规则实现，有的使用状态机、有的使用行为树、甚至有些运用搜索算法来寻找最优的动作，策略游戏往往综合运用多种技术，有一定的研究价值；其二，尽管基于规则的传统AI没法和人类对抗，但它涉及的程序抽象思想值得研究；其三，我之前写过几个AI相关的材料，一个是课程《各类型游戏人工智能算法》，它主要偏重于不同类型游戏AI的综述，另一个课程 《直观理解AI博弈原理》主要介绍象棋、围棋、王者荣耀的AI实现，更偏重于强化学习方法的演进，两者中间还缺乏一个综合实例，而星际争霸机器人UAlbertaBot刚好可以填补这一空白。本文主要参考UAlbertaBot的源码、Wiki，以及相关的几篇论文，我们并不去关心程序怎样安装和运行，而是关注它的设计和原理。

UAlbertaBot是什么

UAlbertaBot是一套开源的星际争霸AI，该程序自2010年开始参加各种星际AI的比赛，并且赢得2013年AIIDE星际争霸AI比赛的冠军。它的作者是David Churchill，纽芬兰纪念大学的计算机助理教授。UAlbertaBot的开源地址如下：

https://github.com/davechurchill/ualbertabot/

在2018年以前，使用强化学习方法的AI尚未成熟，UAlbertaBot等星际争霸机器人成为游戏AI竞技的代表。尽管在2018年以后强化学习AI展现出很强的能力，但强化学习AI训练难度大且难以用逻辑表示它的行为，游戏产业依然广泛的使用传统AI。

文章会分如下几篇

架构和规则，宏观介绍UAlbertaBot的原理建造顺序搜索，介绍使用深度搜索算法去找到最优建造顺序的方法战斗模拟评估，介绍模拟队伍作战评估能否获胜的方法starterbot，一个最简单的机器人，从中理解最基础星际AI的写法策略制定，策略制定部分的代码分析建造实现，生产、建造相关系统的代码分析战斗实现，战斗相关代码分析寻路算法，地图相关代码的分析代码结构

UAlbertaBot的代码使用C 编写，代码架构层次分明，整体如下图所示。我们可以先有个大概印象，其中CombatCommander负责兵种战斗的逻辑、WorkerManager负责工人的逻辑、ProductionManager负责建造逻辑、StrategyManager负责整体策略，整体还是比较明晰。

代码层次结构

源码文件

程序从main开始运行，沿着UAIBertaBot、GameCommander逐层调用，最后分发到WorkerManager、ProductionManager等子系统，main、UAIBertaBot、GameCommander它们并不包含具体逻辑，仅仅是一层层的往下调用。

顶部的代码结构

各个子系统负责对应的逻辑实现，它们的主要功能如下。

各个子系统

ProductionManager 生产管理器在程序中，策略管理器（StrategyManager）会负责选择合适的策略，而针对不同的策略需要生产不同的单位，StrategyManager会生成一个建造目标（build order goal ），包含要生产的内容，由ProductionManager去执行。由于建造单元有依赖关系，也会消耗资源，必须合理地安排生产的顺序。ProductionManager会调用StarcraftBuildOrderSearch进行搜索，找到最合理的建造顺序（后续还会详细介绍搜索的过程），形成建造列表（build order）按照优先级，建造队列（build order）里的单位。ProductionManager会调用BuildingManager来实现具体的建造过程，包括分配工人去建造、建造过程中工人被打死需要重新分配工人、管理建筑的状态（准备建、已分配工人、建造中、建造完成）。CombatCommander 战斗管理器如果敌人来到我方占领的区域，创建防御队伍（defense Squad）去防御。如果存在攻击单位，按照如下顺序进行攻击，a：已知的敌人基地；b：可见的敌人单元；c：已知的敌人建筑；d：进行探索，直到找到攻击目标。CombatCommander会根据需要创建队伍，如需要防御时创建防御队伍，攻击时创建攻击队伍，分配单元到各个队伍（Squads），并且管理它们。其中Squads模块会调用CombatSimulation进行战斗模拟（后续也会详细说明），如果预估会胜利，则指示队伍去攻击敌人；如果预估会失败，则撤退。Squads会调用各种MicroManager进行微观动作的操控。MicroManager是一个基类，派生出MeleeManager（混战）、RangedManager（范围攻击）、DetectorManager（侦查管理器），不同子类会实现一种特定行为的控制。在合适时间，设置一个工人去侦查，以探索地图区域。CombatCommander会调用scoutManager，负责侦查逻辑，a：具体逻辑是寻找敌人基地并往敌人基地的方向行进；b：如果在敌人基地内遇到敌方工人则攻击它；c：如果敌方工人反击，则撤退。WorkerManager 工人管理器如果有空闲工人，分配他们去收集矿产为每个提炼厂分配3个工人如果发现新的油矿，重新分配工人去挖矿如果需要建造，分配一些工人去建造

其他系统诸如InformationManager会记录已发现的敌人信息，MapGrid和MapTool会实现寻路辅助的功能。

下面又到广而告之的时间啦，如果你想学习开发游戏，不妨看一看笔者写的《Unity3D网络游戏实战》和《百万在线：大型游戏服务端开发》，毕竟也是花费多年时间编写，相信对大家理解游戏开发技术会有一些帮助。

作者的一系列游戏技术总结

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