Нечеткая логика в разработке компьютерных игр

Героический содержит прикрытие, огонь, спец. возможности и наступление.
Затем создаются боты (виртуальные игровые персонажи) с ИИИ. Они получают случайное членское значение для групп, трусливых и героических, не обязательно поровну, необязательно одного ранга. Возможно, 90% героических / 10% трусливых. Следующий может быть 50/50 и так далее. Предположим, мы выложим 10 из них.
Смоделируем игровую ситуацию - перестрелка на складе: против персонажа, управляемого человеком сражается 10 ботов, управляемых ИИИ. Каждый бот, под управлением ИИИ будет использовать одни и те же функции для создания поведения, но нечеткие значения характеристик заставят каждого бота действовать по-разному. Самый героический бот может напасть на игрока, в то время как самый трусливый будет использовать это отступление, кто-то будет пытаться повернуть, чтобы обойти через фланг, кто-то укроется в укрытии. Действия будут выбираться исходя из значений нечеткой характеристической функции, где аргументами выступают различные условия: скорость, направление, расстояние до игрока и т.д. Поэтому ни один из двух ботов с ИИИ не сделает в игре, то же самое, хотя из 10-ти ботов некоторые могут стремиться, например, в укрытие, но это будет происходить из разных точек игрового поля с различными условиями, что будет только усиливать ощущение разумности персонажей. Действия будут обусловлены дефаззификацией значений функции.
Это всего лишь один пример. Можно разгадать путь поиска - прямой / быстрый или скрытый. Можно рандомизировать выбор доспехов и их характеристик, характеристик и видов оружия и количество золота, уровень магии, значение силы, храбрости и т.д., то что в процессе игры в различных игровых ситуациях и решении игровых хадач может аналоговым способом накапливаться игроком Чем больше характеристик будут принимать участие в фаззификации через характеристическую функцию, тем вариативнее, непредсказуемее поведение персонажа. …