Este vendr´ıa a ser el escenario del juego completo, en los que ahora las inteligen- cias tienen m´as que percibir. En este escenario quiere lograr lo siguiente:
• Obtener los par´ametros restantes para las IAs
• Comprobar que no hay ning´un comportamiento indeseado en un sistema m´as grande.
Empezando con la criatura, se prueban valores para distanceAvoid, que es el menor valor con el que las criaturas no se quedan atascados, y despu´es de prue- bas se escoge el valor 1, valores m´as peque˜nos tambi´en funcionan, pero se escoge el 1 por redondear y por dejar un margen.
Para los personajes del jugador, se calibrar´an las variables restantes mediante pruebas.
• Para distanceOutOfGroup se buscar´a el valor mayor a distanceInGroup que no interrumpa la habilidad que se est´e usando, pero que no aleje al personaje demasiado del grupo. Solo el cazador y el apoyo usan esta variable y como el cazador no necesita acercarse como el apoyo, el apoyo necesitar´a poder alejarse m´as del grupo. Tras pruebas, al cazador se le ha dado 5,5 y al apoyo 7.
• Para distanceThreatPerception se busca un valor que sea lo suficientemente grande para encontrar amenazas cercanas con las que tenga sentido usar la habilidad, pero lo suficientemente peque˜nas para poder usar su habilidad sin salir del grupo y apuntar a una amenaza que sea relevante. Solo el recolector no usa esta variable. Despu´es de pruebas, las variables para el cazador, el escudero y el apoyo son 6, 5 y 6 respectivamente.
Finalmente se hacen partidas de prueba en el que se buscan comportamientos indeseados:
• Comportamientos err´aticos y poco naturales, como por ejemplo, temblores en el control de los personajes, movimiento contra las paredes.
• Falta de respuesta en las entidades, entre equipos y criaturas. Para medir esto, de 50 partidas jugadas, esto es lo que se vio:
• A lo largo de las partidas en 34 de ellas se vio criaturas caminando contra una pared, especialmente contra los bowls. Esto es porque para comprobar si el camino entre la criatura y el objetivo esta libre se usa una l´ınea, pero el grosor de la criatura es obviamente mayor al de la l´ınea, por lo que no lo detecta como obst´aculo. En 9 se encontraron criaturas atascadas entre ellas. No se encontr´o ning´un temblor notorio ni poco natural.
• En todas las partidas toda entidad responde adecuadamente: el cazador es capaz de derrotar criaturas por cuenta propia, el escudero es capaz de evitar el da˜no de las criaturas. El apoyo probablemente necesite mas trabajo, hace lo que se esperaba pero en la pr´actica no funciona tan bien junto al resto del grupo; sin embargo, es considerado un problema de dise˜no.
Tambi´en se nota que:
• Al haber m´as amenazas, los grupos se dispersan m´as, por lo que disminuir un poco la distancia que deben guardar entre ellos podr´ıa ser una medida para controlar esto.
• La sensaci´on final del juego es la del recolector siendo el personaje princi- pal, al tratar de llevar la fruta sin recibir da˜no al centro del mapa, usando el resto de personajes generalmente contra el otro jugador. Las ideas del dise˜no se sienten logradas en parte gracias a la IA.
Cap´ıtulo 8
Conclusiones
La t´ecnicas de inteligencia artificial se han vuelto cada vez m´as sofisticadas y potentes a medida que el tiempo ha pasado. La evoluci´on de la IA ha ido dejando una librer´ıa de m´etodos para afrontar diversos problemas.
Hoy en d´ıa tenemos t´ecnicas muy potentes, pero tambi´en muy costosas, como el aprendizaje por refuerzo, las redes neuronales y los algoritmos gen´eticos; y estas mismas suelen opacar t´ecnicas que una vez fueron suficientes para brindar soluci´on a alg´un problema.
Cuando es sobre videojuegos, lo importante de la inteligencia artificial no es cuan potente sea, si no, que cumpla con su cometido, que satisfaga lo que el videojuego requiere. Pocos juegos actualmente necesitan tanta potencia, y requieren m´as bien que sean r´apidos, eficaces, y poco costosos.
Pero sin duda, el estudio de nuevas t´ecnicas y de la mejora significan m´as herramientas para trabajar.
En la culminaci´on de este proyecto, hacemos un repaso de los objetivos alcanzados:
• Se ha ponderado y decidido una t´ecnica de IA para llevar a cabo, y se ha implementado con ´exito.
• Se ha tenido total libertad sobre el apartado gr´afico, integrando lo que se ha considerado oportuno y necesario.
• Despues de haber hecho las pruebas, se han ajustado los par´ametros de las IAs y de componentes de las entidades, para brindar una experiencia equilibrada.
• Finalmente, se han dise˜nado soluciones tanto a la hora de estructurar el c´odigo como a la hora de programar los comportamientos.
Cap´ıtulo 9
Trabajo Futuro
9.1
Configuraci´on de controles
Como ha sido comentado anteriormente, lo ´unico que haria falta es una escena en la que se puedan configurar los inputs, y que el script que configura los inputs cambia los InputConfig usados en el juego. Sin ning´un problema de persistencia de datos entre escenas.