게임에서 집단 행동 AI 구현하기

자연계에서 무리 짓기(flocking)는 많은 생명체가 안전과 힘을 위해 집단으로 수행하는 행동입니다. 이러한 행동은 게임 개발 분야에도 적용되어 새, 군중, NPC의 보다 사실적이고 재미있는 그룹 행동을 만드는 데 사용될 수 있습니다.

집단 행동 AI 구현 알고리즘

군집 행동을 시뮬레이션하는 가장 잘 알려진 집단 행동 AI 알고리즘 중 하나는 1987년에 제안된 크레이그 레이놀즈(Craig Reynolds)의 군집 알고리즘(flocking algorithm)입니다. 이 알고리즘은 각 유닛에 분리(separation), 정렬(alignment), 응집(cohesion)이라는 세 가지 간단한 규칙을 사용합니다. 이 규칙을 사용하면 현실적이고 복잡한 군집 행동을 게임 개발에 적용할 수 있습니다.

분리, 정렬, 응집

분리 규칙은 유닛이 서로 너무 가까워지는 것을 방지하는 데 사용됩니다. 각 유닛은 이웃 유닛과 일정한 거리를 유지하고 서로 충돌하지 않도록 노력합니다.

정렬 규칙은 유닛이 같은 방향으로 움직이도록 하는 데 사용됩니다. 각 유닛은 이웃 유닛의 평균 방향과 일치하도록 방향을 조정해 유닛들이 같은 방향으로 움직일 수 있도록 합니다.

응집력 규칙은 유닛을 한데 모으는 데 사용됩니다. 각 유닛은 그룹의 중앙을 향해 이동하려고 시도하므로 무리를 하나로 유지하는 데 효과적입니다.

집단 행동 AI의 쓰임새

이 세 가지 간단한 규칙을 사용하여 소규모 새 그룹부터 대규모 군중까지 다양한 군집 행동을 만들 수 있습니다. 즉, 플레이어가 상대해야 할 더 까다롭고 재미난 상대를 만들 수 있는 것입니다.

대규모 적의 행동을 시뮬레이션함으로써 게임 개발자는 더욱 역동적이고 도전적인 게임플레이 시나리오를 만들 수 있으며, 플레이어는 상대를 이기기 위해 다양한 전술을 사용해야 합니다.