世界robocode机器人的四大运动方式分析

前言

Robocode 在短短的时间内风靡全球，全世界的robocode爱好者 设计出了大量的优秀智能机器人，他们都拥有各自的运动方式，有的很容易被击 中，有的却很难射击。设计一个好的运动方式是优秀robocode机器人取胜的关键 。上届世界中级组冠军Fermat就是靠他让敌人难以琢磨的运动躲过敌人一发发的 子弹而取得胜利。（当然，他的优秀的瞄准射击也是取胜的关键）怎样的运动才 能不被敌人击中，让敌人琢磨不透呢？这里我把常见的机器人运动方式分为4类 来详解。

明显有规律的主动运动

刚开始玩robocode的很多都会有这种感觉， Samples里面Walls最强，谁都打不到他。Wall就是一种很典型的明显有规律的主 动运动，他总是直线绕墙走，如图1：

图1

因为它几乎总是在动，而Sample里面的机器人的射击方法几乎都是直 接射击敌人的当前位置，由于子弹到达目标需要一定的时间，当子弹飞过去的时 候，Wall已经不在原来那个位置了，所以它们总是打不到它，因此在刚开始时它 看起来是那么的强大。但是，Walls并不能算一个优秀的机器人，它仅是作为一 个例子来介绍robocode机器人的制作方法，稍厉害一点的机器人都能很得心应手 的射击它，有的机器人甚至能枪枪必中的打它。他们大多运用了提前量的算法计 算出子弹到达Walls的时候Walls大概走的距离，然后攻击Walls下一步将要行走 的地方。至于怎样编码实现，已经超出了这篇文章的范围，你可以参考 Predictive targeting。

采取这一类运动方式的机器人很多，它们规律 很明显，很容易被掌握，像SpinBot总是做圆周运动（圆周运动的射击方法可以 参见 圆周瞄准），Corners 总是躲在角落不动……你会发现它们 都是很容易对付的角色，是不是要写出优秀的机器人就不能用这样的策略呢？当 然不是，在人眼看起来有规律的运动，机器人未必会认为有规律（这要取决于你 的机器人的分析方法）。特别是在群战的时候，你要顾及大量的敌人，你不可能 只关注一个敌人的运动，你要同时关注A或关注B的运动，因此即使A作了规律很 明显的运动，你也很难察觉。

典型的例子就是David McCoy的 PrairieWolf，你看它群战的时候经常待在角落做一种绕角落来回运动，但是你 却未必能很容易的射击他，还有就是Paul Evans的SandboxLump，它不仅是在角 落来回，而且还夹杂着很多的弧线运动，如图2：

图2

世界robocode机器人的四大运动方式分析(2)

即使是单挑的时候，你的机器人也很难分析出SandboxLump的具体规律 ，所以要击中它并不容易，确切地说那实在是太难了。这里我要重要介绍一种被 广泛采用的来回运动方式，如图3：

图3

假如机器人R1在A,B之间作直线来回运动，某一时刻机器人R1和机器人 R2在如图所示位置，R1目前是直线运动。如果R1的摆幅小于R1到R2的距离，R2用 直线提前量的射击方法，射击点在B点右边的C点，它发射了子弹，但是R1运动到 B点的时候突然反向向A行驶，到达A后又返回向B行驶，如此反复，R2的子弹就总 是打在A点偏左或者B点偏右的地方。这就是来回运动的迷惑性，哈哈，R1能迷惑 敌人了，它很强了吧？不，如果R1的摆幅大于R1与R2 的距离。如图所显假设R2 在R2’的位置，它计算的射击点C’在AB之间，这样的话则可以击中 敌人，所以来回运动也不一定总能使敌人打偏，靠你比较近的敌人就显得非常危 险。还有优秀的机器人一般能识别来回运动的敌人，它能计算出你来回的距离， 这样你可能就被别人百发百中了。所以如果你要采用这样的方法的话，可以添加 一些其他因数，比如说弧线来回运动，来回运动随机距离等等。

随机性 很强的主动运动

当你掌握了对付Wall和Spi

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