برای طراحی یک سیستم هوش مصنوعی (AI) بسیار پیشرفته، می‌توانیم به ویژگی‌ها و قابلیت‌های پیچیده‌تری بپردازیم که به عمق و غنای تجربه بازی افزوده و تعاملات را به سطح جدیدی برساند. در ادامه، به جزئیات بیشتری درباره سیستم‌های AI پیشرفته میپردازیم که می‌تواند شامل یادگیری عمیق، تعاملات پیچیده، و سیستم‌های اقتصادی پویا باشد.
1. سیستم یادگیری عمیق (Deep Learning) برای NPCها
توضیحات: استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای بهبود رفتار NPCها بر اساس تجربیات گذشته و تعاملات.
ویژگی‌ها:
یادگیری از تجربیات: NPCها می‌توانند از تجربیات خود در تعاملات با بازیکنان و دیگر NPCها یاد بگیرند و رفتارهای خود را بهینه کنند.
پیش‌بینی رفتار: NPCها می‌توانند رفتارهای آینده بازیکنان را پیش‌بینی کنند و بر اساس آن واکنش نشان دهند.
پیاده‌سازی:
استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) برای تجزیه و تحلیل داده‌های رفتار NPCها و بازیکنان.
ذخیره‌سازی داده‌های تجربی در پایگاه داده و استفاده از آن‌ها برای بهبود الگوریتم‌های تصمیم‌گیری.
2. سیستم تعاملات اجتماعی پیچیده
توضیحات: ایجاد یک سیستم اجتماعی که NPCها می‌توانند با یکدیگر و با بازیکنان به صورت پیچیده تعامل داشته باشند.
ویژگی‌ها:
روابط عاطفی: NPCها می‌توانند احساسات و روابط عاطفی با یکدیگر ایجاد کنند که بر رفتار آن‌ها تأثیر می‌گذارد.
دیپلماسی و سیاست: NPCها می‌توانند در تعاملات خود از دیپلماسی استفاده کنند، مانند مذاکره برای صلح یا جنگ.
پیاده‌سازی:
ایجاد متغیرهای جدید برای ذخیره‌سازی وضعیت عاطفی NPCها و روابط آن‌ها.
طراحی الگوریتم‌های تصمیم‌گیری برای مدیریت تعاملات اجتماعی و دیپلماتیک.
3. سیستم مأموریت‌های پویا و چندلایه
توضیحات: ایجاد مأموریت‌هایی که می‌توانند به صورت پویا تغییر کنند و بر اساس عملکرد بازیکن و وضعیت بازی تنظیم شوند.
ویژگی‌ها:
مأموریت‌های زنجیره‌ای: مأموریت‌ها می‌توانند به صورت زنجیره‌ای ایجاد شوند، به طوری که انجام یک مأموریت منجر به ایجاد مأموریت‌های جدید شود.
چالش‌های متغیر: NPCها می‌توانند چالش‌های مختلفی را بر اساس عملکرد بازیکن ایجاد کنند، مانند زمان محدود یا دشمنان اضافی.
پیاده‌سازی:
استفاده از سیستم‌های شرطی برای مدیریت پیشرفت مأموریت‌ها و ایجاد مأموریت‌های جدید بر اساس تصمیمات بازیکن.
طراحی الگوریتم‌هایی برای ارزیابی عملکرد بازیکن و تنظیم چالش‌ها.
4. سیستم اقتصادی پویا و هوشمند
توضیحات: ایجاد یک سیستم اقتصادی که تحت تأثیر فعالیت‌های بازیکنان و NPCها قرار گیرد و به صورت پویا تغییر کند.
ویژگی‌ها:
بازارهای متغیر: قیمت‌ها و موجودی کالاها می‌توانند بر اساس عرضه و تقاضا تغییر کنند و NPCها می‌توانند در این بازارها شرکت کنند.
اقتصاد مبتنی بر مأموریت: انجام مأموریت‌ها می‌تواند بر وضعیت اقتصادی NPCها تأثیر بگذارد و بر اساس آن‌ها منابع جدیدی ایجاد شود.
پیاده‌سازی:
استفاده از الگوریتم‌های اقتصادی برای شبیه‌سازی بازارها و تعیین قیمت‌ها بر اساس رفتار بازیکنان و NPCها.
طراحی سیستم‌های گزارش‌دهی برای تجزیه و تحلیل وضعیت اقتصادی و تأثیرات آن بر گیم‌پلی.
5. سیستم امنیتی و گشت‌زنی هوشمند
توضیحات: پیاده‌سازی NPCهایی که به عنوان نگهبان یا پلیس عمل می‌کنند و می‌توانند به رفتارهای مشکوک واکنش نشان دهند.
ویژگی‌ها:
گشت‌زنی هوشمند: NPCها می‌توانند به صورت خودکار در مناطق خاصی گشت بزنند و به رفتارهای مشکوک واکنش نشان دهند.
گزارش‌دهی به بازیکنان: NPCها می‌توانند به بازیکنان درباره وضعیت امنیتی مناطق مختلف گزارش دهند و در صورت لزوم به آن‌ها کمک کنند.
پیاده‌سازی:
ایجاد الگوریتم‌های گشت‌زنی که مسیرهای مشخصی را برای NPCها تعیین می‌کند.
استفاده از توابع برای تشخیص رفتارهای مشکوک و واکنش به آن‌ها.
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
در پایین به اسکلت کد ها میپردازیم که شاید برای عوامل مربوطه کمک کند:
1. سیستم یادگیری عمیق (Deep Learning) برای NPCها
در PAWN نمی‌توان به سادگی از الگوریتم‌های یادگیری عمیق استفاده کرد، اما می‌توانیم رفتارهای NPCها را بر اساس تجربیات خود ذخیره کنیم.
در ادامه، یک طراحی جامع‌تر و پیشرفته‌تر ارائه می‌شود که می‌تواند به شبیه‌سازی یادگیری عمیق کمک کند.
ساختار داده‌ها و متغیرهای پیشرفته:
بتدا، ساختار داده‌ها را برای ذخیره‌سازی اطلاعات مربوط به تجربیات، نتایج، و وضعیت‌های مختلف NPCها به‌روزرسانی می‌کنیم.
// Define constants for maximum values
#define MAX_NPCS 100
#define MAX_EXPERIENCES 100
#define MAX_ACTIONS 10
#define MAX_STATE_VARIABLES 5 // Number of state variables for each NPC
// Define structures for experiences and actions
enum Experience {
ActionID,
Result, // 0 = Failure, 1 = Success
Timestamp,
StateVariables[MAX_STATE_VARIABLES] // Store state variables
}
new npcExperiences[MAX_NPCS][MAX_EXPERIENCES][Experience]; // Store experiences for each NPC
new actionCounts[MAX_NPCS][MAX_ACTIONS]; // Store counts of actions taken by each NPC
ثبت تجربیات با متغیرهای حالت:
به‌روزرسانی تابع ثبت تجربیات برای شامل کردن متغیرهای حالت.
// Function to log NPC experience with state variables
stock LogNPCExperience(npcID, actionID, result, stateVariables[]) {
for (new i = 0; i < MAX_EXPERIENCES; i++) {
if (npcExperiences[npcID][i][ActionID] == 0) { // Find an empty slot
npcExperiences[npcID][i][ActionID] = actionID;
npcExperiences[npcID][i][Result] = result;
npcExperiences[npcID][i][Timestamp] = GetTime(); // Get current time
// Log state variables
for (new j = 0; j < MAX_STATE_VARIABLES; j++) {
npcExperiences[npcID][i][StateVariables[j]] = stateVariables[j];
}
actionCounts[npcID][actionID]++; // Increment action count
break;
}
}
}
تحلیل تجربیات با استفاده از متغیرهای حالت:
تابعی برای تحلیل تجربیات ذخیره‌شده و تعیین بهترین اقدام بر اساس داده‌های گذشته و متغیرهای حالت.
// Function to decide the best action based on experiences and state variables
stock DecideBestAction(npcID) {
new bestAction = -1;
new highestSuccessRate = 0.0;
for (new actionID = 0; actionID < MAX_ACTIONS; actionID++) {
if (actionCounts[npcID][actionID] > 0) {
new successCount = 0;
new totalCount = actionCounts[npcID][actionID];
// Calculate success rate for each action
for (new i = 0; i < MAX_EXPERIENCES; i++) {
if (npcExperiences[npcID][i][ActionID] == actionID) {
if (npcExperiences[npcID][i][Result] == 1) { // Success
successCount++;
}
}
}
new successRate = (successCount / (float)totalCount) * 100;
// Update best action based on success rate and state variables
if (successRate > highestSuccessRate) {
highestSuccessRate = successRate;
bestAction = actionID;
}
}
}
return bestAction; // Return the best action ID
}
اجرای اقدام و به‌روزرسانی وضعیت:
تابعی برای اجرای بهترین اقدام تصمیم‌گیری‌شده و به‌روزرسانی وضعیت NPC.
// Function to execute the best action and update state
stock ExecuteBestAction(npcID) {
new bestAction = DecideBestAction(npcID);
if (bestAction != -1) {
// Execute the action (this part needs to be defined based on your game logic)
switch (bestAction) {
case 0:
// Action 0 logic
break;
case 1:
// Action 1 logic
break;
// Add more actions as needed
}
// Update state variables after action execution
new stateVariables[MAX_STATE_VARIABLES];
// Set new state variables based on the action's outcome
// Example: stateVariables[0] = GetPlayerHealth(npcID);
// Log the experience with new state variables
LogNPCExperience(npcID, bestAction, 1, stateVariables); // Assuming success
}
}
مدیریت یادگیری و به‌روزرسانی:
تابعی برای مدیریت یادگیری و به‌روزرسانی تجربیات NPCها.
// Function to manage NPC learning
stock ManageNPCLearning(npcID) {
// Execute the best action based on learned experiences
ExecuteBestAction(npcID);
}
پیش‌بینی رفتار آینده:
به‌منظور شبیه‌سازی پیش‌بینی رفتار آینده، می‌توانیم یک سیستم ساده برای پیش‌بینی رفتار NPCها بر اساس تجربیات گذشته ایجاد کنیم.
// Function to predict future behaviors based on past experiences
stock PredictFutureBehavior(npcID) {
new predictedAction = -1;
new highestPredictionScore = 0;
for (new actionID = 0; actionID < MAX_ACTIONS; actionID++) {
new successCount = 0;
new totalCount = actionCounts[npcID][actionID];
// Calculate prediction score based on past experiences
for (new i = 0; i < MAX_EXPERIENCES; i++) {
if (npcExperiences[npcID][i][ActionID] == actionID) {
if (npcExperiences[npcID][i][Result] == 1) { // Success
successCount++;
}
}
}
new predictionScore = (successCount / (float)totalCount) * 100;
// Update predicted action based on score
if (predictionScore > highestPredictionScore) {
highestPredictionScore = predictionScore;
predictedAction = actionID;
}
}
return predictedAction; // Return the predicted action ID
}
2. سیستم تعاملات اجتماعی پیچیده
در ادامه، یک طراحی جامع‌تر و پیشرفته‌تر ارائه می‌شود که می‌تواند به شبیه‌سازی تعاملات اجتماعی عمیق‌تر کمک کند.
ساختار داده‌های پیشرفته
ابتدا، ساختار داده‌ها را برای ذخیره‌سازی اطلاعات مربوط به روابط، احساسات، وضعیت‌های مختلف NPCها، و تاریخچه تعاملات به‌روزرسانی می‌کنیم.
// Define constants for maximum values
#define MAX_NPCS 100
#define MAX_RELATIONS 20
#define MAX_EMOTIONS 5
#define MAX_DIALOGUES 100
#define MAX_HISTORY 50
// Define structures for relationships
enum Relationship {
NPC1,
NPC2,
RelationScore, // Positive or negative score
LastInteraction // Timestamp of last interaction
}
new npcRelations[MAX_RELATIONS][Relationship]; // Store relationships between NPCs
// Define structures for emotions
new npcEmotions[MAX_NPCS][MAX_EMOTIONS]; // Store emotions for each NPC
// Define structures for dialogues
enum Dialogue {
DialogueID,
NPCID,
Text,
EmotionImpact // Impact on emotions
}
new dialogues[MAX_DIALOGUES][Dialogue]; // Store dialogues
// Define structures for interaction history
enum InteractionHistory {
HistoryID,
NPC1,
NPC2,
InteractionType, // Type of interaction (e.g., conversation, negotiation)
Result, // Success or failure
Timestamp
}
new interactionHistories[MAX_HISTORY][InteractionHistory]; // Store interaction history
ثبت و به‌روزرسانی روابط
تابعی برای ثبت و به‌روزرسانی روابط بین NPCها با توجه به تاریخچه تعاملات.
// Function to update NPC relationship
stock UpdateNPCRelation(npcID1, npcID2, change, interactionType) {
for (new i = 0; i < MAX_RELATIONS; i++) {
if (npcRelations[i][NPC1] == npcID1 && npcRelations[i][NPC2] == npcID2) {
npcRelations[i][RelationScore] += change; // Update relationship score
npcRelations[i][LastInteraction] = GetTime(); // Update last interaction timestamp
// Log interaction history
LogInteractionHistory(npcID1, npcID2, interactionType, change > 0 ? 1 : 0);
return;
}
}
// If no existing relationship, create a new one
for (new i = 0; i < MAX_RELATIONS; i++) {
if (npcRelations[i][RelationScore] == 0) { // Find an empty slot
npcRelations[i][NPC1] = npcID1;
npcRelations[i][NPC2] = npcID2;
npcRelations[i][RelationScore] = change; // Set initial score
npcRelations[i][LastInteraction] = GetTime(); // Set initial timestamp
// Log interaction history
LogInteractionHistory(npcID1, npcID2, interactionType, change > 0 ? 1 : 0);
break;
}
}
}
// Function to log interaction history
stock LogInteractionHistory(npcID1, npcID2, interactionType, result) {
for (new i = 0; i < MAX_HISTORY; i++) {
if (interactionHistories[i][HistoryID] == 0) { // Find an empty slot
interactionHistories[i][NPC1] = npcID1;
interactionHistories[i][NPC2] = npcID2;
interactionHistories[i][InteractionType] = interactionType;
interactionHistories[i][Result] = result; // 1 for success, 0 for failure
interactionHistories[i][Timestamp] = GetTime(); // Log the time of interaction
break;
}
}
}
مدیریت احساسات NPCها
تابعی برای مدیریت احساسات NPCها بر اساس روابط و تاریخچه تعاملات.
// Function to update NPC emotions based on relationships and interaction history
stock UpdateNPCEmotions(npcID) {
for (new i = 0; i < MAX_RELATIONS; i++) {
if (npcRelations[i][NPC1] == npcID || npcRelations[i][NPC2] == npcID) {
new relationScore = npcRelations[i][RelationScore];
if (relationScore > 5) {
npcEmotions[npcID][0]++; // Happy
} else if (relationScore < -5) {
npcEmotions[npcID][1]++; // Angry
}
}
}
// Analyze interaction history to adjust emotions
for (new j = 0; j < MAX_HISTORY; j++) {
if (interactionHistories[j][NPC1] == npcID || interactionHistories[j][NPC2] == npcID) {
if (interactionHistories[j][Result] == 1) {
npcEmotions[npcID][0]++; // Positive interaction
} else {
npcEmotions[npcID][1]++; // Negative interaction
}
}
}
}
گفتگوهای پویا
پیاده‌سازی سیستم گفتگو که بر اساس وضعیت عاطفی و روابط NPCها عمل می‌کند.
// Function to start a conversation
stock StartConversation(npcID1, npcID2) {
UpdateNPCEmotions(npcID1); // Update emotions before conversation
UpdateNPCEmotions(npcID2);
// Choose a dialogue based on emotions and relationship scores
for (new i = 0; i < MAX_DIALOGUES; i++) {
if (dialogues[i][NPCID] == npcID1) {
// Check relation score to determine the dialogue
if (npcRelations[i][RelationScore] > 5) {
SendClientMessage(npcID2, COLOR_WHITE, dialogues[i][Text]); // Friendly dialogue
} else {
SendClientMessage(npcID2, COLOR_RED, dialogues[i][Text]); // Hostile dialogue
}
break;
}
}
}
دیپلماسی و تصمیم‌گیری
ایجاد منطق دیپلماسی برای NPCها که می‌توانند تصمیماتی مانند صلح یا جنگ بگیرند.
// Function for NPCs to negotiate
stock Negotiate(npcID1, npcID2) {
UpdateNPCEmotions(npcID1);
UpdateNPCEmotions(npcID2);
new relationScore = GetRelationScore(npcID1, npcID2);
if (relationScore < 0) {
// Attempt to negotiate peace
if (Random(100) < 50) { // 50% chance of success
UpdateNPCRelation(npcID1, npcID2, 5, "Negotiation"); // Improve relationship
SendClientMessage(npcID1, COLOR_GREEN, "Negotiation successful!");
SendClientMessage(npcID2, COLOR_GREEN, "Negotiation successful!");
} else {
SendClientMessage(npcID1, COLOR_RED, "Negotiation failed!");
SendClientMessage(npcID2, COLOR_RED, "Negotiation failed!");
}
}
}
// Helper function to get relationship score
stock GetRelationScore(npcID1, npcID2) {
for (new i = 0; i < MAX_RELATIONS; i++) {
if (npcRelations[i][NPC1] == npcID1 && npcRelations[i][NPC2] == npcID2) {
return npcRelations[i][RelationScore];
}
}
return 0; // Default score if no relationship exists
}
مدیریت تعاملات اجتماعی
تابعی برای مدیریت تعاملات اجتماعی NPCها.
// Function to manage social interactions
stock ManageSocialInteraction(npcID1, npcID2) {
StartConversation(npcID1, npcID2); // Initiate conversation
Negotiate(npcID1, npcID2); // Attempt negotiation if necessary
}
یادگیری از تجربیات
برای بهبود تعاملات اجتماعی، NPCها می‌توانند از تجربیات گذشته یاد بگیرند و رفتارهای خود را تنظیم کنند.
// Function to learn from past interactions
stock LearnFromExperiences(npcID) {
for (new i = 0; i < MAX_HISTORY; i++) {
if (interactionHistories[i][NPC1] == npcID || interactionHistories[i][NPC2] == npcID) {
// Adjust relationship based on past results
if (interactionHistories[i][Result] == 1) {
UpdateNPCRelation(interactionHistories[i][NPC1], interactionHistories[i][NPC2], 1, "Learning");
} else {
UpdateNPCRelation(interactionHistories[i][NPC1], interactionHistories[i][NPC2], -1, "Learning");
}
}
}
}
3. سیستم مأموریت‌های پویا و چندلایه
ساختار داده‌های پیشرفته‌تر
ابتدا، ساختار داده‌ها را برای ذخیره‌سازی اطلاعات مربوط به مأموریت‌ها، وضعیت‌ها، و پاداش‌ها به‌روزرسانی می‌کنیم.
// Define constants for maximum values
#define MAX_MISSIONS 200
#define MAX_STEPS 20
#define MAX_NPCS 50
#define MAX_CONDITIONS 10
#define MAX_REWARDS 5
// Define structures for missions
enum Mission {
MissionID,
Description,
IsCompleted,
CurrentStep,
Steps[MAX_STEPS], // Array of step IDs
NPCsInvolved[MAX_NPCS], // Array of NPCs involved
Conditions[MAX_CONDITIONS], // Conditions to complete the mission
Rewards[MAX_REWARDS] // Rewards for completing the mission
}
new missions[MAX_MISSIONS][Mission]; // Store missions
تعریف مأموریت‌ها با شرایط و پاداش‌ها
تابعی برای تعریف مأموریت‌های جدید و مراحل مربوط به آن‌ها، به همراه شرایط و پاداش‌ها.
// Function to create a new mission with conditions and rewards
stock CreateMission(missionID, description, steps[], npcIDs[], conditions[], rewards[]) {
missions[missionID][MissionID] = missionID;
missions[missionID][Description] = description;
missions[missionID][IsCompleted] = false;
missions[missionID][CurrentStep] = 0;
// Assign steps and NPCs involved
for (new i = 0; i < MAX_STEPS; i++) {
missions[missionID][Steps[i]] = steps[i];
}
for (new j = 0; j < MAX_NPCS; j++) {
missions[missionID][NPCsInvolved[j]] = npcIDs[j];
}
// Assign conditions and rewards
for (new k = 0; k < MAX_CONDITIONS; k++) {
missions[missionID][Conditions[k]] = conditions[k];
}
for (new l = 0; l < MAX_REWARDS; l++) {
missions[missionID][Rewards[l]] = rewards[l];
}
}
مدیریت مراحل مأموریت با شرایط دینامیک
تابعی برای مدیریت پیشرفت مأموریت‌ها و به‌روزرسانی مراحل با توجه به شرایط.
// Function to update the mission status
stock UpdateMission(missionID, playerID) {
if (missions[missionID][IsCompleted]) {
SendClientMessage(playerID, COLOR_RED, "Mission already completed.");
return;
}
new currentStep = missions[missionID][CurrentStep];
// Check if the current step is completed
if (CheckStepCompletion(missionID, currentStep, playerID)) {
// Move to the next step
missions[missionID][CurrentStep]++;
// Check if the mission is completed
if (missions[missionID][CurrentStep] >= MAX_STEPS || missions[missionID][Steps[missions[missionID][CurrentStep]]] == -1) {
missions[missionID][IsCompleted] = true;
GrantRewards(missionID, playerID); // Grant rewards upon completion
SendClientMessage(playerID, COLOR_GREEN, "Mission completed!");
} else {
SendClientMessage(playerID, COLOR_WHITE, "Step completed! Proceed to the next step.");
}
} else {
SendClientMessage(playerID, COLOR_YELLOW, "Current step is not completed yet.");
}
}
// Function to check if the current step is completed with conditions
stock CheckStepCompletion(missionID, stepID, playerID) {
// Logic to check if the step is completed
// This can include checking player actions, NPC interactions, etc.
// For example, checking if a player has collected an item or talked to an NPC
for (new i = 0; i < MAX_CONDITIONS; i++) {
if (missions[missionID][Conditions[i]] != -1) {
// Check specific conditions here
if (!CheckCondition(missions[missionID][Conditions[i]], playerID)) {
return false; // If any condition is not met, return false
}
}
}
return true; // All conditions met
}
// Placeholder function to check specific conditions
stock CheckCondition(conditionID, playerID) {
// Logic to check if a specific condition is met
return true; // Placeholder for actual condition checking logic
}
ایجاد مأموریت‌های زنجیره‌ای با پاداش‌های دینامیک
تابعی برای ایجاد مأموریت‌های زنجیره‌ای که انجام یک مأموریت منجر به ایجاد مأموریت جدیدی شود و پاداش‌ها را نیز شامل شود.
// Function to create a chained mission with dynamic rewards
stock CreateChainedMission(missionID, description, steps[], npcIDs[], conditions[], rewards[], nextMissionID) {
CreateMission(missionID, description, steps, npcIDs, conditions, rewards);
// Set up the next mission to be triggered upon completion
missions[missionID][NextMissionID] = nextMissionID; // Assuming you have defined this in your mission structure
}
// Function to trigger the next mission upon completion
stock TriggerNextMission(missionID, playerID) {
new nextMissionID = missions[missionID][NextMissionID];
if (nextMissionID != -1) {
SendClientMessage(playerID, COLOR_GREEN, "Next mission unlocked!");
// Optionally, create the next mission here or notify the player
}
}
چالش‌های متغیر و انتخاب‌های بازیکن
ایجاد چالش‌های متغیر که بر اساس عملکرد بازیکن تنظیم می‌شوند و انتخاب‌هایی که بر روند مأموریت تأثیر می‌گذارد.
// Function to adjust challenges based on player performance
stock AdjustChallenges(missionID, playerID) {
new performanceScore = CalculatePerformance(playerID); // Custom function to calculate performance
// Adjust challenges based on performance score
if (performanceScore > 80) {
// Increase difficulty or add new challenges
SendClientMessage(playerID, COLOR_GREEN, "Performance is great! New challenges added.");
} else if (performanceScore < 50) {
// Decrease difficulty or provide assistance
SendClientMessage(playerID, COLOR_YELLOW, "You seem to be struggling. Challenges have been adjusted.");
}
}
// Function to calculate player performance
stock CalculatePerformance(playerID) {
// Logic to calculate performance based on various metrics
return 75; // Placeholder for actual performance calculation
}
// Function to present choices to the player
stock PresentChoices(missionID, playerID) {
SendClientMessage(playerID, COLOR_WHITE, "Choose your action:");
// Example choices
SendClientMessage(playerID, COLOR_WHITE, "1. Attack the enemy");
SendClientMessage(playerID, COLOR_WHITE, "2. Negotiate with the enemy");
// Logic to handle player choice
// This can be implemented with a callback or a command
}
تعاملات عمیق‌تر با NPCها
تابعی برای مدیریت تعاملات عمیق‌تر با NPCها در حین مأموریت، که می‌تواند شامل گفتگوها و انتخاب‌های دیپلماتیک باشد.
// Function to interact with NPC during a mission
stock InteractWithNPC(playerID, npcID, missionID) {
// Logic for interaction
if (IsNPCInMission(npcID, missionID)) {
// Handle interaction based on current step
SendClientMessage(playerID, COLOR_WHITE, "You interacted with the NPC.");
// Update mission or step based on interaction
UpdateMission(missionID, playerID);
// Present choices to the player after interaction
PresentChoices(missionID, playerID);
} else {
SendClientMessage(playerID, COLOR_RED, "This NPC is not part of the current mission.");
}
}
// Function to check if an NPC is involved in a mission
stock IsNPCInMission(npcID, missionID) {
for (new i = 0; i < MAX_NPCS; i++) {
if (missions[missionID][NPCsInvolved[i]] == npcID) {
return true;
}
}
return false;
}
پاداش‌ها و تنبیه‌ها
تابعی برای اعطای پاداش‌ها و تنبیه‌ها به بازیکنان بر اساس عملکرد آن‌ها در مأموریت‌ها.
// Function to grant rewards upon mission completion
stock GrantRewards(missionID, playerID) {
for (new i = 0; i < MAX_REWARDS; i++) {
if (missions[missionID][Rewards[i]] != -1) {
// Logic to grant specific rewards
// For example, give money, items, or experience
GiveReward(missions[missionID][Rewards[i]], playerID);
}
}
}
// Placeholder function to give a specific reward
stock GiveReward(rewardID, playerID) {
// Logic to give the reward to the player
SendClientMessage(playerID, COLOR_GREEN, "You received a reward!");
}
4. سیستم اقتصادی پویا و هوشمند
می‌توانیم ویژگی‌های بیشتری مانند الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی قیمت‌ها، سیستم‌های مالیاتی و وام‌دهی، تأثیرات اقتصادی بر اساس رویدادهای جهانی، و تعاملات پیچیده‌تر بین بازیکنان و NPCها را اضافه کنیم.
ساختار داده‌های اقتصادی پیشرفته
ابتدا، ساختار داده‌ها را برای ذخیره‌سازی اطلاعات مربوط به کالاها، بازارها، و تعاملات اقتصادی به‌روزرسانی می‌کنیم.
// Define constants for maximum values
#define MAX_ITEMS 200
#define MAX_MARKETS 20
#define MAX_TRANSACTIONS 500
#define MAX_PLAYERS 100
#define MAX_TAX_RATES 5
// Define structures for items
enum Item {
ItemID,
Name,
BasePrice,
CurrentPrice,
Stock,
Demand, // Current demand for the item
Supply // Current supply for the item
}
new items[MAX_ITEMS][Item]; // Store items
// Define structures for markets
enum Market {
MarketID,
ItemID,
Supply,
Demand,
Price,
TaxRate // Tax rate applied in this market
}
new markets[MAX_MARKETS][Market]; // Store market data
// Define structures for transactions
enum Transaction {
TransactionID,
BuyerID,
SellerID,
ItemID,
Quantity,
TotalPrice,
Timestamp
}
new transactions[MAX_TRANSACTIONS][Transaction]; // Store transaction history
// Define structures for players' financial data
enum PlayerFinance {
PlayerID,
Balance,
Debt // Amount of debt the player has
}
new playerFinances[MAX_PLAYERS][PlayerFinance]; // Store players' financial data
تعریف کالاها و قیمت‌ها با الگوریتم یادگیری ماشین
تابعی برای تعریف کالاها و قیمت‌های اولیه آن‌ها و به‌روزرسانی قیمت‌ها با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین.
// Function to create a new item
stock CreateItem(itemID, name, basePrice, stock) {
items[itemID][ItemID] = itemID;
items[itemID][Name] = name;
items[itemID][BasePrice] = basePrice;
items[itemID][CurrentPrice] = basePrice; // Start with base price
items[itemID][Stock] = stock;
items[itemID][Demand] = 0; // Initialize demand
items[itemID][Supply] = stock; // Initial supply
}
// Function to update the price of an item based on market conditions and machine learning predictions
stock UpdateItemPrice(itemID) {
new marketID = GetMarketIDForItem(itemID); // Custom function to get the market ID
new supply = markets[marketID][Supply];
new demand = markets[marketID][Demand];
// Simple price adjustment logic with machine learning prediction
items[itemID][CurrentPrice] = PredictPrice(itemID, supply, demand); // Use ML algorithm for prediction
// Ensure price does not fall below base price
if (items[itemID][CurrentPrice] < items[itemID][BasePrice]) {
items[itemID][CurrentPrice] = items[itemID][BasePrice];
}
}
// Placeholder function for predicting price using machine learning
stock PredictPrice(itemID, supply, demand) {
// Implement machine learning model prediction logic here
// For simplicity, we'll use a basic formula as a placeholder
if (demand > supply) {
return items[itemID][CurrentPrice] * 1.1; // Increase price by 10%
} else if (supply > demand) {
return items[itemID][CurrentPrice] * 0.9; // Decrease price by 10%
}
return items[itemID][CurrentPrice]; // No change
}
مدیریت بازارها با سیستم مالیاتی و وام‌دهی
تابعی برای مدیریت بازارها و اعمال مالیات و وام‌دهی.
// Function to create a new market
stock CreateMarket(marketID, itemID, supply, demand, taxRate) {
markets[marketID][MarketID] = marketID;
markets[marketID][ItemID] = itemID;
markets[marketID][Supply] = supply;
markets[marketID][Demand] = demand;
markets[marketID][Price] = items[itemID][CurrentPrice]; // Set initial market price
markets[marketID][TaxRate] = taxRate; // Set market tax rate
}
// Function to update market supply and demand
stock UpdateMarket(marketID, supplyChange, demandChange) {
markets[marketID][Supply] += supplyChange;
markets[marketID][Demand] += demandChange;
// Update item price based on new supply and demand
UpdateItemPrice(markets[marketID][ItemID]);
}
// Function to calculate tax on a transaction
stock CalculateTax(totalPrice, marketID) {
return totalPrice * (markets[marketID][TaxRate] / 100);
}
// Function to handle a transaction with tax calculation
stock HandleTransaction(buyerID, sellerID, itemID, quantity) {
new marketID = GetMarketIDForItem(itemID);
// Check if the seller has enough stock
if (items[itemID][Stock] < quantity) {
SendClientMessage(buyerID, COLOR_RED, "Not enough stock available.");
return;
}
// Calculate total price and tax
new totalPrice = items[itemID][CurrentPrice] * quantity;
new tax = CalculateTax(totalPrice, marketID);
totalPrice += tax; // Add tax to the total price
// Check if the buyer has enough balance
if (playerFinances[buyerID][Balance] < totalPrice) {
SendClientMessage(buyerID, COLOR_RED, "Not enough balance to complete the transaction.");
return;
}
// Update stock levels
items[itemID][Stock] -= quantity;
// Log the transaction
LogTransaction(buyerID, sellerID, itemID, quantity, totalPrice);
// Update buyer's balance
playerFinances[buyerID][Balance] -= totalPrice;
// Notify players
SendClientMessage(buyerID, COLOR_GREEN, "Transaction successful!");
SendClientMessage(sellerID, COLOR_GREEN, "Transaction successful!");
// Update market supply
UpdateMarket(marketID, -quantity, 0); // Decrease supply
}
مدیریت بدهی‌ها و وام‌دهی
تابعی برای مدیریت بدهی‌ها و وام‌دهی به بازیکنان.
// Function to provide a loan to a player
stock ProvideLoan(playerID, amount) {
playerFinances[playerID][Debt] += amount; // Increase debt
playerFinances[playerID][Balance] += amount; // Add loan amount to balance
SendClientMessage(playerID, COLOR_GREEN, "Loan provided: $" + amount);
}
// Function to repay a loan
stock RepayLoan(playerID, amount) {
if (playerFinances[playerID][Balance] < amount) {
SendClientMessage(playerID, COLOR_RED, "Not enough balance to repay the loan.");
return;
}
playerFinances[playerID][Balance] -= amount; // Deduct from balance
playerFinances[playerID][Debt] -= amount; // Decrease debt
SendClientMessage(playerID, COLOR_GREEN, "Loan repaid: $" + amount);
}
تحلیل بازار و پیش‌بینی تغییرات با رویدادهای جهانی
تابعی برای تحلیل بازار و پیش‌بینی تغییرات با توجه به رویدادهای جهانی.
// Function to analyze market trends and predict future prices based on global events
stock AnalyzeMarketTrends(itemID) {
new marketID = GetMarketIDForItem(itemID);
new supply = markets[marketID][Supply];
new demand = markets[marketID][Demand];
// Simple predictive logic based on global events
if (IsGlobalEventHappening()) { // Placeholder for global event check
demand += 50; // Increase demand due to global event
SendClientMessage(-1, COLOR_YELLOW, "Global event affecting demand for " + items[itemID][Name]);
}
// Predict price based on adjusted demand
items[itemID][CurrentPrice] = PredictPrice(itemID, supply, demand);
}
// Placeholder function to check for global events
stock IsGlobalEventHappening() {
return Random(100) < 20; // 20% chance of a global event occurring
}
تعاملات بین NPCها و بازیکنان با سیستم اقتصادی پیشرفته
تابعی برای مدیریت تعاملات اقتصادی بین NPCها و بازیکنان.
// Function for NPC to sell items to a player
stock NPCSellItem(npcID, playerID, itemID, quantity) {
// Check if the NPC has enough stock
if (items[itemID][Stock] < quantity) {
SendClientMessage(playerID, COLOR_RED, "NPC does not have enough stock.");
return;
}
// Handle transaction
HandleTransaction(playerID, npcID, itemID, quantity);
}
// Function for player to sell items to an NPC
stock PlayerSellItem(playerID, npcID, itemID, quantity) {
// Check if the player has enough stock
if (items[itemID][Stock] < quantity) {
SendClientMessage(playerID, COLOR_RED, "You do not have enough stock.");
return;
}
// Handle transaction
HandleTransaction(npcID, playerID, itemID, quantity);
}
گزارش‌های اقتصادی و تجزیه و تحلیل
تابعی برای تولید گزارش‌های اقتصادی و تجزیه و تحلیل داده‌ها.
// Function to generate economic reports
stock GenerateEconomicReport() {
for (new i = 0; i < MAX_ITEMS; i++) {
if (items[i][ItemID] != 0) {
new report = "Item: " + items[i][Name] +
", Current Price: $" + items[i][CurrentPrice] +
", Demand: " + items[i][Demand] +
", Supply: " + items[i][Supply];
SendClientMessage(-1, COLOR_WHITE, report);
}
}
}
5. سیستم امنیتی و گشت‌زنی هوشمند
می‌توانیم ویژگی‌های پیشرفته‌تری مانند استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای شناسایی تهدیدات، سیستم‌های تحلیل داده‌های بلادرنگ، تعاملات پیچیده‌تر بین NPCها و بازیکنان، و قابلیت‌های واکنش سریع به حوادث استفاده کنیم.
ساختار داده‌های پیشرفته‌تر
ابتدا، نیاز به تعریف ساختار داده‌ها برای ذخیره‌سازی اطلاعات مربوط به گشت‌زنی‌ها، وضعیت‌های امنیتی، رفتارهای مشکوک و تجزیه و تحلیل داده‌ها داریم.
// Define constants for maximum values
#define MAX_PATROLS 200
#define MAX_SECURITY_UNITS 100
#define MAX_THREATS 300
#define MAX_BEHAVIORS 100
#define MAX_ALERTS 50
#define MAX_EVENTS 50
#define MAX_SUSPICIONS 100
// Define structures for security units
enum SecurityUnit {
UnitID,
Name,
PositionX,
PositionY,
IsActive,
CurrentPatrolID,
AlertLevel // Level of alert for the unit
}
new securityUnits[MAX_SECURITY_UNITS][SecurityUnit]; // Store security units
// Define structures for patrols
enum Patrol {
PatrolID,
StartX,
StartY,
EndX,
EndY,
CurrentStep,
Frequency // Frequency of patrol in seconds
}
new patrols[MAX_PATROLS][Patrol]; // Store patrol routes
// Define structures for threats
enum Threat {
ThreatID,
ThreatType, // Type of threat (e.g., suspicious behavior, theft)
PositionX,
PositionY,
IsActive,
Severity // Severity of the threat
}
new threats[MAX_THREATS][Threat]; // Store threats
// Define structures for suspicious behaviors
enum SuspiciousBehavior {
BehaviorID,
Description,
DetectionProbability, // Probability of detecting this behavior
LastDetected // Last time this behavior was detected
}
new suspiciousBehaviors[MAX_BEHAVIORS][SuspiciousBehavior]; // Store suspicious behaviors
// Define structures for alerts
enum Alert {
AlertID,
UnitID,
ThreatID,
Timestamp,
IsResolved // Whether the alert has been resolved
}
new alerts[MAX_ALERTS][Alert]; // Store alerts
// Define structures for events
enum SecurityEvent {
EventID,
EventType, // Type of event (e.g., patrol completion, threat detection)
Timestamp,
Description
}
new events[MAX_EVENTS][SecurityEvent]; // Store security events
// Define structures for suspicion analysis
enum Suspicion {
SuspicionID,
PlayerID,
Reason,
Severity,
Timestamp
}
new suspicions[MAX_SUSPICIONS][Suspicion]; // Store suspicions
تعریف واحدهای امنیتی و گشت‌زنی با قابلیت واکنش
تابعی برای تعریف واحدهای امنیتی و گشت‌زنی‌ها که قابلیت واکنش به تهدیدات را دارند.
// Function to create a new security unit
stock CreateSecurityUnit(unitID, name, positionX, positionY) {
securityUnits[unitID][UnitID] = unitID;
securityUnits[unitID][Name] = name;
securityUnits[unitID][PositionX] = positionX;
securityUnits[unitID][PositionY] = positionY;
securityUnits[unitID][IsActive] = true;
securityUnits[unitID][CurrentPatrolID] = -1; // Not assigned to any patrol
securityUnits[unitID][AlertLevel] = 0; // Initial alert level
}
// Function to create a new patrol route
stock CreatePatrol(patrolID, startX, startY, endX, endY, frequency) {
patrols[patrolID][PatrolID] = patrolID;
patrols[patrolID][StartX] = startX;
patrols[patrolID][StartY] = startY;
patrols[patrolID][EndX] = endX;
patrols[patrolID][EndY] = endY;
patrols[patrolID][CurrentStep] = 0; // Start at the beginning of the patrol
patrols[patrolID][Frequency] = frequency; // Set patrol frequency
}
مدیریت گشت‌زنی با قابلیت‌های هوش مصنوعی
تابعی برای مدیریت گشت‌زنی واحدهای امنیتی با قابلیت‌های هوش مصنوعی.
// Function for a security unit to patrol
stock PatrolUnit(unitID) {
new patrolID = securityUnits[unitID][CurrentPatrolID];
if (patrolID == -1) {
SendClientMessage(unitID, COLOR_RED, "No patrol assigned.");
return;
}
// Move the unit along the patrol route
new currentStep = patrols[patrolID][CurrentStep];
// Logic to move the unit to the next position based on currentStep
if (currentStep == 0) {
securityUnits[unitID][PositionX] = patrols[patrolID][StartX];
securityUnits[unitID][PositionY] = patrols[patrolID][StartY];
} else if (currentStep == 1) {
securityUnits[unitID][PositionX] = patrols[patrolID][EndX];
securityUnits[unitID][PositionY] = patrols[patrolID][EndY];
}
// Update current step
patrols[patrolID][CurrentStep] = (currentStep + 1) % 2; // Toggle between 0 and 1
// Log the event of patrolling
LogSecurityEvent(unitID, "Patrolled to position: (" + securityUnits[unitID][PositionX] + ", " + securityUnits[unitID][PositionY] + ")");
}
// Function to log security events
stock LogSecurityEvent(unitID, description) {
for (new i = 0; i < MAX_EVENTS; i++) {
if (events[i][EventID] == 0) { // Find an empty slot
events[i][EventID] = i + 1; // Assign a unique ID
events[i][UnitID] = unitID;
events[i][EventType] = "Patrol Event";
events[i][Timestamp] = GetTime();
events[i][Description] = description;
break;
}
}
}
شناسایی تهدیدات و رفتارهای مشکوک با الگوریتم‌های یادگیری عمیق
تابعی برای شناسایی تهدیدات و رفتارهای مشکوک با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق.
// Function to detect threats in the area
stock DetectThreats(unitID) {
for (new i = 0; i < MAX_THREATS; i++) {
if (threats[i][IsActive]) {
// Check distance from the security unit to the threat
new distance = GetDistance(securityUnits[unitID][PositionX], securityUnits[unitID][PositionY], threats[i][PositionX], threats[i][PositionY]);
if (distance < 10) { // Threshold distance for detection
RespondToThreat(unitID, i); // Respond to the detected threat
}
}
}
}
// Function to respond to a detected threat
stock RespondToThreat(unitID, threatID) {
SendClientMessage(unitID, COLOR_RED, "Threat detected! Responding...");
// Logic to handle the threat (e.g., alerting other units, investigating)
threats[threatID][IsActive] = false; // Mark the threat as handled
// Log the alert
LogAlert(unitID, threatID);
}
// Function to log an alert
stock LogAlert(unitID, threatID) {
for (new i = 0; i < MAX_ALERTS; i++) {
if (alerts[i][AlertID] == 0) { // Find an empty slot
alerts[i][AlertID] = i + 1; // Assign a unique ID
alerts[i][UnitID] = unitID;
alerts[i][ThreatID] = threatID;
alerts[i][Timestamp] = GetTime();
alerts[i][IsResolved] = false; // Initially unresolved
SendClientMessage(-1, COLOR_YELLOW, "Alert logged for threat ID: " + threatID);
break;
}
}
}
// Helper function to calculate distance between two points
stock GetDistance(x1, y1, x2, y2) {
return float(sqrt(pow(x2 - x1, 2) + pow(y2 - y1, 2)));
}
تحلیل رفتارهای مشکوک با یادگیری ماشین
تابعی برای تحلیل رفتارهای مشکوک با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین.
// Function to analyze suspicious behaviors
stock AnalyzeSuspiciousBehavior(playerID) {
// Logic to analyze player behavior
// For simplicity, we will randomly determine if the behavior is suspicious
if (Random(100) < 30) { // 30% chance of suspicious behavior
LogSuspiciousBehavior(playerID);
}
}
// Function to log suspicious behavior
stock LogSuspiciousBehavior(playerID) {
for (new i = 0; i < MAX_BEHAVIORS; i++) {
if (suspiciousBehaviors[i][BehaviorID] == 0) { // Find an empty slot
suspiciousBehaviors[i][BehaviorID] = i + 1; // Assign a unique ID
suspiciousBehaviors[i][Description] = "Suspicious behavior detected from player " + playerID;
suspiciousBehaviors[i][DetectionProbability] = 0.8; // High probability of detection
suspiciousBehaviors[i][LastDetected] = GetTime(); // Log the time of detection
SendClientMessage(-1, COLOR_YELLOW, "Suspicious behavior logged from player " + playerID);
break;
}
}
}
گزارش‌های امنیتی و تجزیه و تحلیل داده‌ها
تابعی برای تولید گزارش‌های امنیتی و تجزیه و تحلیل داده‌ها.
// Function to generate security reports
stock GenerateSecurityReport() {
for (new i = 0; i < MAX_THREATS; i++) {
if (threats[i][IsActive]) {
new report = "Active Threat ID: " + threats[i][ThreatID] +
", Type: " + threats[i][ThreatType] +
", Position: (" + threats[i][PositionX] + ", " + threats[i][PositionY] + ") " +
", Severity: " + threats[i][Severity];
SendClientMessage(-1, COLOR_WHITE, report);
}
}
for (new j = 0; j < MAX_BEHAVIORS; j++) {
if (suspiciousBehaviors[j][BehaviorID] != 0) {
new behaviorReport = "Suspicious Behavior ID: " + suspiciousBehaviors[j][BehaviorID] +
", Description: " + suspiciousBehaviors[j][Description] +
", Last Detected: " + suspiciousBehaviors[j][LastDetected];
SendClientMessage(-1, COLOR_WHITE, behaviorReport);
}
}
for (new k = 0; k < MAX_ALERTS; k++) {
if (alerts[k][AlertID] != 0) {
new alertReport = "Alert ID: " + alerts[k][AlertID] +
", Unit ID: " + alerts[k][UnitID] +
", Threat ID: " + alerts[k][ThreatID] +
", Resolved: " + (alerts[k][IsResolved] ? "Yes" : "No");
SendClientMessage(-1, COLOR_WHITE, alertReport);
}
}
}
تعاملات بین NPCها و بازیکنان با سیستم امنیتی پیشرفته
تابعی برای مدیریت تعاملات اقتصادی بین NPCها و بازیکنان.
// Function for NPC to alert security units about a threat
stock NPCAlertSecurity(npcID, threatID) {
for (new i = 0; i < MAX_SECURITY_UNITS; i++) {
if (securityUnits[i][IsActive]) {
SendClientMessage(securityUnits[i][UnitID], COLOR_RED, "Alert! NPC " + npcID + " reported a threat!");
// Logic to respond to the alert
DetectThreats(securityUnits[i][UnitID]);
}
}
}
سیستم یادگیری عمیق برای شناسایی تهدیدات
در این مرحله، می‌توانیم از الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای شناسایی تهدیدات پیچیده‌تر استفاده کنیم. این الگوریتم‌ها می‌توانند بر اساس داده‌های تاریخی و رفتارهای مشکوک، پیش‌بینی کنند که کدام رفتارها ممکن است منجر به تهدیدات بالقوه شوند.
// Function to train a deep learning model for threat detection
stock TrainThreatDetectionModel() {
// Placeholder for model training logic
// This would involve collecting data on past threats and suspicious behaviors
SendClientMessage(-1, COLOR_GREEN, "Training deep learning model for threat detection...");
}
// Function to predict threats using the trained model
stock PredictThreats() {
// Placeholder for prediction logic
// This would use the trained model to analyze current behaviors and determine potential threats
if (Random(100) < 25) { // 25% chance of predicting a threat
new threatID = LogNewThreat("Predicted threat based on behavior analysis");
SendClientMessage(-1, COLOR_RED, "Predicted threat detected: " + threatID);
}
}
// Function to log a new threat
stock LogNewThreat(description) {
for (new i = 0; i < MAX_THREATS; i++) {
if (threats[i][ThreatID] == 0) { // Find an empty slot
threats[i][ThreatID] = i + 1; // Assign a unique ID
threats[i][ThreatType] = description;
threats[i][PositionX] = Random(100); // Random position for demo
threats[i][PositionY] = Random(100); // Random position for demo
threats[i][IsActive] = true;
threats[i][Severity] = Random(5) + 1; // Random severity between 1 and 5
return threats[i][ThreatID];
}
}
return -1; // No available slot
}
تحلیل بلادرنگ و واکنش به حوادث
تابعی برای تحلیل بلادرنگ داده‌ها و واکنش به حوادث.
// Function to analyze real-time data for immediate threat detection
stock AnalyzeRealTimeData() {
// Placeholder for real-time analysis logic
for (new i = 0; i < MAX_SECURITY_UNITS; i++) {
if (securityUnits[i][IsActive]) {
DetectThreats(i); // Check for threats for each active security unit
AnalyzeSuspiciousBehavior(securityUnits[i][UnitID]); // Analyze behaviors
}
}
}
// Function to handle immediate response to detected threats
stock HandleImmediateResponse(unitID, threatID) {
// Logic for immediate response (e.g., calling backup, alerting nearby units)
SendClientMessage(unitID, COLOR_RED, "Immediate response initiated for Threat ID: " + threatID);
// Additional response logic can be added here
}
