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游戏行为 AI 的架构：行为多队列
Maria Cutumisu、Duane Szafron 加拿大艾伯塔大学计算机科学系 埃德蒙顿 {meric, duane}@cs.ualberta.ca 摘要 我们描述了一种 AI 行为架构，该架构使用行为队列支持响应式协作可中断和可恢复行为。该架构将行为集包装到角色中，提供了一种简单有效的机制，可将行为封装到可根据环境标准动态更改的组件中。为了说明该架构在商业环境中的可行性，我们在 BioWare Corp. 的 Neverwinter Nights 游戏中实现了该架构。为了向游戏设计师展示该架构的可用性，我们在 ScriptEase 中实现了一个简单的界面，以便无需任何编码技能即可使用该架构。
功能行为分析和行为支持计划
•审查现有数据•间接或口头报告 - 访谈或评级量表•描述性分析 - 自然环境中的行为观察•功能分析•使问题行为发生“功能”•什么结果持续下去•以上所有这些都将包括在FBA
鱼类行为
本书的灵感来源于美国国家科学院世界食物与营养研究的建议。我主持的该研究的水生食物来源小组建议将生物技术研究用于渔具开发，作为有助于增加全球优质动物蛋白供应的领域之一。水产养殖是另一个研究重点领域，其目标相同。洛克菲勒基金会和国际水生生物资源管理中心 (ICLARM) 接受了我的建议，即鱼类行为和渔业管理会议将是上述建议的合理延续。洛克菲勒基金会随后将其贝拉吉奥研究和会议中心提供给鱼类行为和渔业管理会议，并与 ICLARM 共同承担差旅费和其他会议费用。为了进一步推进会议计划，夏威夷大学的夏威夷海洋生物研究所成为第三个共同赞助商。生物技术装备的开发以及捕捞渔业和水产养殖业的其他方面在很大程度上依赖于对鱼类行为的了解和理解。如果不彻底了解鱼类如何以及为何会对各种操控做出反应，那么设计某些新的管理方法和改进某些旧方法的尝试将是困难的，甚至是徒劳的。基于这一理由，我组织了这个项目，并要求基金会
