슈퍼로봇대전 시리즈의 AI와 전략 알고리즘의 설계 2

 

 슈퍼로봇대전(SRW) 시리즈의 AI와 전략 알고리즘은 턴제 전략 게임으로서 플레이어에게 도전적인 전투 경험을 제공하고, 원작의 캐릭터와 스토리 중심의 재미를 극대화하기 위해 설계되었습니다.

 

 아래는 SRW 시리즈의 AI 및 전략 알고리즘 설계에 대한 주요 요소와 특징입니다.

 

1. AI 설계의 핵심 요소

 

(1) 적 유닛의 행동 패턴

 

• 기본 공격 알고리즘
  AI는 우선적으로 다음 조건을 고려하여 공격 목표를 선택합니다.
  1. 사거리: 무기의 사거리에 따라 가장 가까운 적 유닛을 우선적으로 타격.
  2. 적중률: AI는 높은 적중률이 예상되는 목표를 선호.
  3. 피해량 최적화: 최대 피해를 입힐 수 있는 무기를 선택.
• 스페셜 스킬 활용
  적 유닛은 플레이어가 강력한 유닛을 배치하면 스페셜 스킬이나 특수 무기를 활용하여 약점을 공략하려 합니다.
  예: MAP 병기를 사용해 다수의 플레이어 유닛을 타격.

 

(2) 협력 공격 및 포메이션 전략

 

• 집단 공격
  AI는 플레이어의 특정 유닛을 집중 공격하기 위해 주변 적 유닛과 협력하는 전략을 구사합니다.
• 포메이션 방어
  중요 목표(보스, 특수 유닛 등)를 중심으로 방어 포메이션을 형성하여, 플레이어가 쉽게 접근하지 못하도록 합니다.

 

(3) HP 및 SP 관리

 

• 회피 및 방어 전략
  AI는 HP가 낮아지면 방어 명령을 사용하거나, 플레이어 공격 범위에서 벗어나는 행동을 수행.
• SP(정신 커맨드 포인트) 활용
  적 보스 유닛은 정신 커맨드(예: "필중", "철벽")를 효과적으로 사용해 생존성을 높입니다.

 

(4) 맵 특성 활용

 

• 지형 보너스 고려
  AI는 고도, 숲, 건물 등의 지형 보너스를 적극 활용하여 회피율과 방어력을 향상.
• 맵 무기 최적화
  AI는 MAP 병기를 사용해 플레이어의 유닛 배치를 방해하고 큰 피해를 입히는 전략을 구사합니다.

 

2. 전략 알고리즘 설계의 주요 특징

 

(1) 난이도 조절 알고리즘

 

• 적 강화와 경험치 보정
  높은 난이도에서는 적 유닛의 능력치가 강화되고, 플레이어가 받는 경험치나 자원이 감소.
• 플레이어 행동 분석
  플레이어의 행동 패턴에 따라 AI가 적응해 더 강력한 전략을 사용.
  예: 동일한 전략을 반복하면 AI가 방어하거나 대응책을 마련.

 

(2) 보스 AI의 특별 설계

 

• 다단계 전투 알고리즘
  보스 유닛은 일정 HP 이하로 감소할 때마다 행동 패턴이 변하거나, 강력한 스킬을 사용하는 등 다단계 전투를 통해 도전 과제를 제공합니다.
• 탈출 및 재배치
  일부 보스는 전투 중 특정 조건(예: 플레이어의 접근)에서 후퇴하거나, 더 유리한 위치로 재배치됩니다.

 

(3) 적 유닛 증원 알고리즘

 

• 조건 기반 증원
  적군은 전투에서 특정 조건(턴 수, 보스 HP)이 되면 증원 부대를 호출합니다.
• 기습 패턴
  플레이어의 후방이나 약점 위치에 적 증원을 배치해 전투 흐름을 교란.

 

3. 플레이어와 AI의 밸런스 유지

 

(1) 치트 방지 및 공정한 게임플레이

 

• AI는 엄격히 정해진 자원(SP, 무기 탄약)을 사용하며, 무제한적으로 정신 커맨드나 특수 무기를 남발하지 않습니다.
• 일부 난이도에서는 플레이어가 초반에 불리하지 않도록 AI가 일부 약화된 상태로 시작.

 

(2) 유저 경험 강화

 

• 초심자 친화적 AI
  낮은 난이도에서는 AI의 공격 패턴을 단순화하고, 플레이어가 실수해도 지나치게 불리하지 않도록 조정.
• 고급자용 AI
  높은 난이도에서는 플레이어가 더 깊은 전략을 요구하도록 AI가 다층적인 전략을 구사.

 

4. 최신 SRW 작품에서의 AI 개선 요소

 

(1) 적응형 AI

 

• 최신 SRW에서는 플레이어의 전투 패턴(예: 특정 유닛의 반복 사용, 특정 포메이션)을 학습하여 AI가 이에 맞는 대응 전략을 실행합니다.

 

(2) AI와 플레이어 상호작용

 

• 일부 미션에서는 적 AI가 플레이어와 동맹을 맺거나, 특정 조건에서 협력하여 전략의 다양성을 제공합니다.

 

(3) 전투 속도 최적화

 

• AI 계산 속도가 개선되어 대규모 맵에서도 적 유닛의 턴이 더 빠르게 진행됩니다.

 

5. 향후 전략 알고리즘의 발전 가능성

 

(1) 머신러닝 기반 AI

 

• 플레이어 행동 데이터를 학습하여 더 지능적인 전략을 구사하는 AI 구현 가능성.

 

(2) 동적 난이도 조정(DDA)

 

• 플레이어의 실력에 따라 실시간으로 난이도를 조정하여 최적의 도전감을 제공.

 

(3) 멀티플레이 AI 지원

 

• 협동 플레이나 경쟁 플레이에서 플레이어 간 균형을 맞추기 위해 AI가 중재 역할을 수행.

 

결론

 

 SRW 시리즈의 AI와 전략 알고리즘은 단순한 패턴 기반 설계에서 시작해 점점 더 지능적이고 플레이어의 행동에 적응하는 형태로 발전해왔습니다. SRW 시리즈는 앞으로도 AI 기술과 알고리즘을 발전시키며 더욱 깊이 있는 전략 경험을 제공할 것으로 기대됩니다.