可以结合此文共同观看
人工智能-基于位置的触发器管理

之前的一个月的某一段时间，私在为公司一款游戏的免费体验版本编写本地人工智能系统。 准确的说，是RPG即时战斗部分的人工智能。

先来确定智能战斗系统的中的AI思考类型

友好型 – 无法被攻击，也无法攻击别人
中立型 – 不主动攻击，被攻击后开始反击
进攻型 – 同阵营之外，范围内主动攻击

之后确定AI状态机中的几个状态

RESET – 脱离战斗，复位，刷新时用到的状态
RUN – 跑动状态
ATTACK – 攻击状态
SEARCH – 索敌状态
STAND – 发呆状态
WANDER – 漫游状态

以 进攻型 AI为例，各状态的衔接如下
默认 WANDER 每N毫秒间隔 切换至 SEARCH ， 如果索敌成功 切换至 RUN, 索敌失败 切换回 WANDER。
当进入 RUN 时 每N毫秒间隔 判断目标是是否进入攻击范围 , 如果是，切换至 ATTACK, 如果否 保持 RUN。
当进入 RUN 时 每N毫秒间隔 判断目标是否脱离索敌区域， 如果是，切换至 RESET, 如果否 保持 RUN。
当进入 ATTACK时 每N毫秒间隔 判断目标是否在攻击范围 ， 如果是， 攻击， 如果否，切换回 RUN。
当进入 ATTACK时 每N毫秒间隔 判断目标是否死亡， 如果是， 切换至 RESET, 如果否， 保持 ATTACK。
当进入 RESET 时 AI 重置（移动）到出生点，刷新状态后，切换至 WANDER

当上述状态转换过程中，将会出现一种临界状态，即目标刚好在索敌区域边缘，而目标同时在移动， 会导致AI反复进入ATTACK后，由于目标反复脱离 攻击范围，导致 AI 反复追击停顿，无法成功攻击。

解决方案可以为， 当进入 ATTACK 时，已知是 RUN 状态切换过来的，因此此时目标肯定在攻击范围内， 所以进入状态后先进行一次攻击后，再做范围判断。

下面是 攻击型 AI的实现伪代码

[挖个坑，每日填]

在3D引擎中，影响到性能的主要是材质和面，大量的高分辨率的高色彩的材质十分占用内存，而大量的面会影响CPU的计算速度。
这一次只讨论如何来削减面数。

看到很多朋友削减面数的方式都是从模型身上下手，削减多余的面，看不见的面。那么即使如此，如果这个模型需要旋转，那么模型的背后的面肯定不能剔除。
那么，这时候就可以考虑从3D引擎的底层渲染机制下手了。

才3D引擎中，摄像机捕捉的画面实际上是由一个 近截面 和 一个 远截面 构成的一个多边形，所有近于近截面的物体不渲染，所有远与远截面的物体不渲染。 因此，从此部开始就可以把视野外的物体全部移除， 但这还不够。

我们为什么不能把，即使在视野内，但是此刻看不到的面也移除呢？

摄像机的本质就是向量，而 向量 * 顶点 有这么一个性质：
1。 当向量 U 和 顶点 V 的夹角为 90°时， 他们的乘积为0
2。 当向量 U 和 顶点 V 的夹角大于 90°时，乘积<0 3。 当向量 U 和 顶点 V 的夹角小于 90°时，乘积>0

那么对于一个立方体（8个顶点) 可以做如下判断，来知道哪个顶点是可视的
[cc lang=”actionscript3″ nowrap=”false”]
var viewList : Vector. = new Vector.();
for each(var v : Point3D in Cube)
{
if(v * u > 0) viewList.push(v);
}
[/cc]
当取得所有可见顶点后，就可以把他们关联的面推入待渲染列表了。

而对于一个处于临界区域的多边形来说，上面的方式是不够的。 那么可以以该多边形的中心点为圆心，最远顶点长度为半径构建一个球体。然后判断该球体是否与 近截面 和 远截面 构成的多边形相交，如果不相交，则整个多边形完全不渲染。
对于相交区域再次采用上面的向量算法来判断。