在热血传奇中，神兽是道士玩家的强力战斗伙伴。如果想要用机器学习来优化神兽战斗AI，以下是一些可以探索的方向：
一、数据收集
- 战斗日志分析
- 收集大量神兽参与战斗的日志，包括战斗场景（如野外PK、打怪等）、敌人类型（战士、法师、道士以及不同等级和装备的怪物）、神兽的初始状态（血量、魔法值等）。
- 记录神兽在战斗中的每一个动作，例如攻击、移动、躲避等，以及这些动作对应的战斗结果（胜利、失败、自身伤亡情况等）。
- 玩家操作数据
- 对于道士玩家对神兽的控制操作进行记录。比如玩家在什么情况下指挥神兽进攻、后退或者使用特殊技能。这部分数据可以反映玩家的策略，为优化AI提供参考。
二、特征工程
环境特征
- 定义战斗环境的特征，如地形（开阔地、狭窄通道等）。开阔地形神兽可能更适合迂回攻击，而狭窄通道则需要更直接的对抗或者防守。
- 周围敌人的分布密度，如果敌人密集，神兽可能需要使用范围攻击技能或者分散敌人注意力的战术；如果敌人分散，单个击破可能是更好的策略。
自身状态特征
- 神兽的等级、血量比例、魔法值比例等自身状态特征是决定其战斗策略的关键。例如，当血量较低时，神兽可能需要优先躲避或者采取防御姿态。
- 神兽技能的冷却时间也是重要特征，它决定了神兽能否连续使用强力技能。
敌人特征
- 敌人的职业（在玩家对战中）或者怪物类型（在打怪时）。不同的敌人可能有不同的弱点，比如战士近战强但远程防御可能较弱，法师魔法伤害高但生命值低且物理防御弱等。
- 敌人的装备水平（如果可获取信息）也会影响神兽的战斗策略，面对高防御装备的敌人，神兽可能需要使用穿透性技能。
三、机器学习模型选择与训练
- 决策树模型
- 决策树可以根据收集到的特征数据构建出一个类似决策流程图的模型。例如，根据敌人类型、自身血量等特征决定神兽是进攻、防守还是躲避。
- 优点是易于理解和解释，并且可以处理离散型和连续型数据。训练时，可以使用收集到的战斗数据，将战斗结果作为标签进行有监督学习。
- 神经网络模型
- 构建一个多层神经网络，输入层接收战斗环境、自身状态和敌人特征等数据，隐藏层进行复杂的特征映射，输出层输出神兽的战斗决策（如攻击方向、使用的技能等）。
- 神经网络具有强大的非线性拟合能力，能够学习到复杂的战斗模式。但是需要更多的数据进行训练，并且模型解释性相对较差。
- 强化学习模型
- 设定神兽的目标为在战斗中最大化自身生存概率和对敌人造成的伤害。通过不断在模拟战斗环境或者实际战斗中的试错，神兽根据环境反馈（如受到的伤害、对敌人造成的伤害等）调整自己的战斗策略。
- 例如，使用Q - learning算法，神兽在每个战斗状态下选择一个动作（攻击、躲避等），并根据这个动作得到的奖励（如成功击杀敌人得到正奖励，自身死亡得到负奖励）来更新自己的策略。
四、模型评估与优化
- 离线评估
- 使用交叉验证等方法在收集到的历史战斗数据上评估模型的性能。计算预测的战斗决策与实际最优决策（可以根据战斗结果分析得出）的准确率等指标。
- 如果是决策树模型，可以分析每个决策分支的准确性；对于神经网络模型，可以分析损失函数的收敛情况。
- 在线评估
- 在实际游戏环境中进行小范围测试，观察神兽在战斗中的表现。注意监测神兽的战斗效率（杀敌速度、自身生存时间等）以及玩家的反馈。
- 根据评估结果，对模型进行优化。如果是决策树模型，可以调整树的深度、分裂节点的选择等；对于神经网络模型，可以调整网络结构（增加或减少层数、神经元数量等）或者调整学习率等超参数。
通过以上用机器学习优化神兽战斗AI的方法，可以使神兽在热血传奇的战斗中表现得更加智能和高效，为道士玩家带来更强大的战斗助力。
