在实现 Pacman 和 Snake 之后，我正在实现下一个非常经典的游戏：Pong。
实现非常简单，但我只剩下一个小问题。当其中一个桨（我不确定它是否称为桨）由计算机控制时，我很难将它定位在正确的位置。
球有一个当前位置、一个速度（目前是恒定的）和一个方向角。所以我可以计算出它会碰到电脑控制的桨的位置。所以我可以把桨放在那里。但是在真正的比赛中，电脑的球拍有可能会错过球。我怎样才能实现这个概率？
如果我只使用计算机的球拍击球的概率假设为 0.5，那么问题就解决了，但我认为并不是那么简单。
从最初的游戏来看，我认为概率取决于当前桨位置与球击中边界的位置之间的距离。
有人知道这是如何计算的吗？
【问题讨论】：
标签： algorithm artificial-intelligence pong
引用非常有趣的书“Racing the Beam”（Google 图书：http://books.google.co.uk/books?id=DqePfdz_x6gC&lpg=PP1&dq=racing%20the%20beam&pg=PA40#v=onepage&q&f=false），原始技术是：
为了帮助模拟精确桨叶定位中固有的人为错误，AI 桨叶每八帧跳过一次调整。由此产生的行为明显不明显，但它允许计算机玩家的目标漂移到足以使其偶尔错过球。它在技术上实现起来也很简单，只需要一个掩码和二进制 AND 操作，为此存在相应的 6502 指令。程序员可以使用另一个单独的操作码测试结果是否为零，如果需要跳转以跳过移动桨的指令。
即使是这种行为也必须稍作修改才能使游戏正常运行。如果 AI 球员每 8 帧就停止跟踪球，那么它会在几秒钟内失去同步，这是无可救药的。为了防止这种情况发生，AI 在球场顶部和底部附近遵循辅助球跟踪方案。如果球与其中一个墙壁发生碰撞，而桨也与之对齐，则桨会重新调整，从球上次撞击墙壁以来积累的任何漂移中恢复。结果是计算机桨和球的随机错位和重新对齐。
【讨论】：
我们为我们的高中 CS 课制作了一个（伪）3D 乒乓球游戏。我们所做的是，我们让计算机始终将球拍向球移动，但以最大速度移动——这样，如果球太远，它可能会错过球，但它仍然很聪明。这有帮助吗？
【讨论】：
我认为您应该让球拍始终从其当前位置移动到特定点，这将是预计球与球拍垂直对齐的位置。然后，您可能有 50% 的机会让球拍移动到这个确切的点并偏转球，有 25% 的机会它会过冲，可能会超出一些 X 像素，还有 25% 的机会会过冲。一个更好的方法可能是让它移动到钟形曲线上的那个位置，这样它每次都会错过不同的数量。
【讨论】：
其他答案讨论了如何在不同情况下确定正确的前进方向。您还可以通过开始朝这个方向移动，在电脑玩家“做出反应”之前添加一个延迟时间——这反映了人类玩家的典型反应。
【讨论】：
我不确定“官方”的做法是什么，但我一直只是使用（伪代码）
if (ball is above paddle) {
move paddle up
}
if (ball is below paddle) {
move paddle down
}
然后我给了球拍一个稍微变化的速度，这个速度足够慢，以至于它不能总是跟上球。有点粗糙，但它有效。
这个帖子还有一些你可能想看看的有趣想法：http://www.gamedev.net/community/forums/topic.asp?topic_id=439576
【讨论】：
碰巧我前几天写了一个pong克隆只是为了好玩。
AI 获取球的当前速度并乘以离墙的 x 距离。然后，它以上限速度向计算出的位置移动。它不考虑垂直反弹，但这是有意的（使 AI 可击败）。
这里是相关的sn-p：
/* Update enemy based on simple AI */
enemy.update = function (delta) {
var impactDistance, impactTime, targetY, speed;
speed = .25; // a little slower than the human player
if (ball.vx < 0) {
// Ball is moving away, AI takes a nap ..
return;
}
// Figure out linear trajectory ..
impactDistance = width - ball.width - ball.x;
impactTime = impactDistance / (ball.vx * .25 * 1000);
targetY = ball.y + (ball.vy * .25 * 1000) * impactTime;
if (Math.abs(targetY - (this.y + this.height/2)) < 10) {
// AI doesn't need to move
return;
}
if (targetY < this.y + (this.height / 2)) {
// Move up if ball is going above paddle
speed = -speed;
}
this.y += speed * delta;
this.keepInBounds();
};
【讨论】：
经过多次迭代后，如果您的桨（即您的桨或 AI 取决于您的视角）太靠近屏幕的顶部或底部，则根本不可能覆盖所需的距离。桨可以很容易地跟随球的 y 值。如果你太远，你会错过。
或者，您可以在每次击球后将 AI 重置为中心，或者只要球在远离（即朝向对手）移动，就向中心移动
或更简单地说：
- 当球离开时向中心移动
- 在球接近时模拟球的 y 坐标。
从这里你可以通过使 y 坐标模仿机制比球慢（更一致，可能是原始实现的样子；因为困难被抽象为简单的速度系数）来改变难度，或者添加随机误差到每个动作或其他。
【讨论】：