目前正在制作一个单机的坦克对战游戏，但在制作人机坦克脚本的时候效果不太好，大佬们有没有好的思路
(1)目前敌方坦克 AI行为逻辑如下，首先AI在初始化的时候会根据地图上存在的坦克寻找一个目标。
(2) 目前玩家坦克成为目标的概率为30%+1/现在存在的AI坦克数，也就是当场上存在3辆坦克时玩家成为目标的概率为30%+1/2=80%；s存在两个坦克时为30%+1/1=130%也就是必定成为目标。
(3) 坦克每十秒钟更新一次目标，根据AI的目标，AI每1.5s进行一次寻路，根据寻路得出的结果，设置一个从第一步到第二步的方向向量的一个线速度进行移动。
(4) 如果AI寻路算法寻路到目标的路径小于2步或者没有路径，AI会进行一个3.5s到0.5s的随机移动。
现在采用的策略逻辑看起来笨笨的，坦克总是互相寻路堆在一起，有什么好的策略让坦克看起来聪明点吗？像真人在操控一样。
你的需求都理清楚了，可以用这个money直接开一个cursor账号，让AI帮你写，一直调试到你想要的效果为止。
哈哈哈哈，善良的大佬
地图不复杂的话，不用寻路了，用普通的steering（追逐）+避障就可以了，根据情况也可以动态修改策略。
主要原因是寻路的路径比较固定，对于动态移动的物体和障碍的适配性不好。还不如直接根据条件移动，也更像真人的判断。
当然地图比较复杂的话，普通的追逐就会卡在死路里面，你可以尝试一下，不行再说。
坦克成为目标的逻辑为什么要以数量？
理论上是坦克随机一些路线进行游走，游走过程中根据坦克的远近做为发现对方概率大小的正相关因子。
还有通常如果开炮后，相当于拉了仇恨，因此开炮事件应该作为锁定目标的一个触发事件。
锁定以后，通常是根据范围开炮，逃出攻击范围后进入追击状态。逃出追击范围重新进入巡逻态。
坦克类型游戏有一个身位的问题，如果你坦克可以8方向开枪的话，那问题不大，如果只能左右开枪或者开枪只能在一个扇形区域，就必须调整战位。
一个可行的方法是A被B锁定的时候，B也尝试锁定A，去同时规划两个对象的目标位置。
如果 B 已经锁定对象C，A 要根据 B 的状态去评估移动目标。
这个整体策略还是要自己把控。
推荐使用有限状态机来进行编写
问题：坦克总是互相寻路堆在一起
因为寻路的时候，虽然起点不同，但是终点相同，导致多个Ai寻路，总会汇集到一起。
解决这个问题：比如你用A*寻路，ai寻找目标，假设先检查水平移动评估，再垂直移动评估，当两个评估一样，你可能就直接水平移动了（因为if else)
修改：当水平和垂直移动评估一样，你随机选一个,这样得到的寻路就会水平，垂直的交替移动，就能避免都走一条路
有限状态机比较简单，能胜任大多数需求。
一般我都是2个状态机。
一个是动作状态机，一个是决策状态机。
行为树也可以，目前战斗比较少用到，主要是引导模块用。
行为树决策上是容易很多。能满足需求的话，擅长哪个就用哪个
你的逻辑似乎有问题啊，如果是随机目标的话，比如A坦克追着B跑，B追着C跑，C追着D跑，然后在某个目标坦克的目标是前面的链条当中的一个的时候，最终所有的坦克都会追到一起的，架设D追着A跑，那么就相当一个环，这个环在不断的缩小，最终肯定会叠在一起啊。
敌方坦克不应该随机一个玩家坦克追着跑吗？追着自己跑是什么鬼
嗯嗯 是的，如果是很复杂的行为，行为树用起来会省很多事，简单的行为，有个状态机就够用了，行为树还会增加复杂度，肯定是哪个熟悉用哪个
简单逻辑 状态机
复杂的 行为树
更复杂的：Goap 目标导向的AI
可以改下坦克移动速度，有的超级快，有的很慢，追上立刻干掉上个坦克或者被干掉，这样应该可以解开叠加的情况
参考 吃豆人AI
目前Ai还达不到这个高度,不过Ai倒是可以帮你分析逻辑,理清步骤,助力你来一步一步来实现这些Ai行为逻辑
