【长期连载】浅谈Football Manager(FM)系列的AI和算法逻辑-更新153楼节奏遭遇线
本帖最后由 galliano 于 2019-2-18 22:18 编辑本帖最后由 galliano 于 2017-5-31 11:58 编辑
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FAQ楼层：
本帖最后由 galliano 于 2017-6-16 09:39 编辑
补充：
一开始写的时候，在Visio里面标注，自然用英文要方便一点。。。
而且本人语文不太好，有些词汇有歧义。
比如Fluid，对于个体而言是自由度，对于整体而言是流动性。用哪个都有点问题。
还有Area和Block，汉语用作区域、区块，歧义也比较大。
XY轴的表述也比纵向横向，长度宽度这样的表述要准确。这些要大神来指导了。
指挥常规比赛的Time结算。
以3min为一个回合，90min分为30回合，上下半场补时额外增加1-4个回合。
回合记为Turn
T+0时刻，载入每个计算单元的参数状态，在当前T进行运算和相应的Roll。如果下一个T之前检测到战术、球员状态变化，则载入新的参数在下一个T执行运算。
可以这么说，90min的比赛，将划分为30-34回合的战棋游戏。游戏难度和台球游戏相当。
补时追加回合数的数字，目前还没有研究和测试 和尚自慰了一个月了。还没射吗。 本帖最后由 galliano 于 2017-6-15 09:17 编辑
欢迎诸位大爷来拍砖
欢迎加入FM引擎讨论群：433207376 最后那个扯蛋的话我看懂了！ 讲点对于玩家有用的
现实中存在的防守陷阱，在FM中可以构筑的。
做法就是利用区域战力配比结合盯人距离的设定
举例说明
1、对方强侧边锋，评星为四星半，且能力分配合理，习惯配合极佳。弱侧边锋，评星两星，能力平平，无习惯。
2、对于强侧的防守，假定我方防守球员都是三星，那么只要同侧布置WB+FB，或者FB+DC倾斜，亦或FB+DM倾斜。即可在该区域做到战力压制。并且对于强侧边锋设置Tight Marking。
3、对于弱侧边锋，仅配置普通球员区域盯防，并且设置不逼抢。
4、如此设置后，AI计算防守压力，计算喂球风险值时，弱侧的计算评分会大增，而强侧评分会降低。因此后场的大量喂球会给予弱侧。
5、由于弱侧边锋对位我方防守人并无优势，因此通过此种办法，可以压制AI的攻击成功率。
6、AI的破解方法有两种，a、强弱侧换位打击b、借助边后卫攻击增加对我方弱侧的攻势，在弱侧形成战力压制
本帖最后由 galliano 于 2017-8-10 15:27 编辑
讲点对于玩家有用的
由于球队AI存在盯人距离的设定。该全局参数非常死板。
利用该参数，可以实现对于AI阵型的压缩或者拉伸。
举例：
1、本方攻击态势下，Backline Depth设置最大，则AI防守人无论采取Zonal还是Man盯人，由于Marking Space设定，其Y轴位置会被均匀拉伸到接近我方Depth的程度。因此，纵向上我方的Pass和Dribble空间就增大。
2、本方防守态势下，Backline Depth上压到最小，Width也最小。由于本方的整体覆盖区域减小，Marking Space互相挤压，会形成明显的密集防守效应。当AI攻击手的速度、爆发、持球对比我方防守人并不占优时，可以借此形成相对高位逼抢。
FM引擎交流QQ群 433207376 厉害！！！！ 5楼意思是否就是说，其实我们场上指挥用处反而不大，比赛结果在赛前热身就已经ROLL出来了大概框架？ 本帖最后由 galliano 于 2017-6-2 11:34 编辑
三级抽象 发表于 2017-6-2 09:36
5楼意思是否就是说，其实我们场上指挥用处反而不大，比赛结果在赛前热身就已经ROLL出来了大概框架？
你没仔细看
非观看、view only、度假、跳过都采用了我所讲的计算模拟机制。这样比较节约系统的运算资源和时间。
如果进入比赛指挥，那么按照实时运算模拟执行比赛过程。
当然你如果在比赛中基本不微调，或者说直接启用“神阵”。那么比赛大致框架和跳过的误差不会很大。 说的这么厉害直接搞个战术实践才是硬道理！ 本帖最后由 wzsz 于 2017-6-4 23:49 编辑
按照楼主的逻辑，调配各个区域的战力分配是第一位的，这就应验了为什么对手有前腰，我们最好布置一个后腰来防守。对手如果只有边后卫，没有边前卫，我们就要打边路的道理。
但对于最佳位置m(l)有个疑问，楼主的意思是在引擎里面根据比赛发展会为每个位置的球员设置一个当前能引擎得分最大化的最佳的位置？“最佳位置”会影响“比赛分数”
例如按场上局势，引擎设定我边后卫现在最佳位置是压过中线，但我刚好设置了边后卫防守职责，他一直呆在了后场，这样就会相对减弱我方的引擎得分是吗？
球员的决断，和无球跑，防守位置属性是否也影响球员是否意识到他最佳位置到底在哪里，他所认为的最佳位置，与系统判定的最佳位置是否有偏差？
还有楼主说风格自由度（fluidty）决定了m(l)的范围大小，越自由，m(l)就越大，按照上面的逻辑，球员在不在“最佳位置”影响了“比赛分数”，那么是否自由度越高越好，因为比起严格风格，球员能“最大概率”在系统判定的所谓的“最佳位置”里，这样就能让引擎判定的得分最高？