HTML5人工智能基础及实践-51CTO.COM

简介

人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。本篇从严格意义上说属于人工智能的范畴，但也是基础中的基础。本篇的目的是要赋予小球解散和集合两项基本指令（智商），本篇内容中相关算法适用于子弹追踪等塔防类游戏当中。

基础类

二维向量(2D vector)可谓2D游戏或是动画里最常用型别了。这里二维向量用Vector2类实现，用(x, y)表示。 Vector2亦用来表示空间中的点(point)，而不另建类。先看代码：

var Vector2 = function(x, y) {  
         this.x = x || 0;  
         this.y = y || 0;  
     };  
     Vector2.prototype = {  
         set: function(x, y) {  
             this.x = x;  
             this.y = y;  
             return this;  
         },  
         sub: function(v) {  
             return new Vector2(this.x - v.x, this.y - v.y);  
         },  
         multiplyScalar: function(s) {  
             this.x *= s;  
             this.y *= s;  
             return this;  
         },  
         divideScalar: function(s) {  
             if (s) {  
                 this.x /= s;  
                 this.y /= s;  
             } else {  
                 this.set(0, 0);  
             }  
             return this;  
         },  
         length: function() {  
             return Math.sqrt(this.lengthSq());  
         },  
         normalize: function() {  
             return this.divideScalar(this.length());  
         },  
         lengthSq: function() {  
             return this.x * this.x + this.y * this.y;  
         },  
         distanceToSquared: function(v) {  
             var dx = this.x - v.x,  
             dy = this.y - v.y;  
             return dx * dx + dy * dy;  
         },  
         distanceTo: function(v) {  
             return Math.sqrt(this.distanceToSquared(v));  
         },  
         setLength: function(l) {  
             return this.normalize().multiplyScalar(l);  
         }  
     };  
     window.Vector2 = Vector2;  
 } (window));

使用该类需要特别注意和区分的地方是：

它什么时候代表点、什么时候代表向量。

当其代表向量的时候，它的几何意义是什么？

不能把其当成一个黑盒来调用，需要知其然并知其所以然。

在下面的使用的过程当中，我会特别标注其代表点还是向量；代表向量时，其几何意义是什么？

给小球赋予智商，顾名思义需要小球类：

(function(window) {  
    var Ball = function(r, v, p, cp) {  
        this.radius = r;  
        this.velocity = v;  
        this.position = p;  
        this.collectionPosition = cp 
    }  
    Ball.prototype = {  
        collection: function(v) {  
            thisthis.velocity = this.collectionPosition.sub(this.position).setLength(v)  
        },  
        disband: function() {  
            this.velocity = new Vector2(MathHelp.getRandomNumber( - 230, 230), MathHelp.getRandomNumber( - 230, 230))  
        }  
    }  
    window.Ball = Ball  
} (window));

其中

小球拥有4个属性，分别是：radius半径、velocity速度（Vector2）、position位置(Vector2)、collectionPosition集合点/小球的家(Vector2)。

小球拥有2个方法，分别是：collection集合、disband解散。

小球的集合方法所传递的参数为集合的速度，因为小球都有一个集合点的属性，所以这里不用再传入集合点/家给小球。

这里详细分析一下collection方法，这也是整个demo的关键代码。

collection: function (v) {  
thisthis.velocity =this.collectionPosition.sub(this.position).setLength(v);  
},

因为setLength设置向量的长度：

setLength: function (l) {  
 return this.normalize().multiplyScalar(l);  
 
 }

所以collection可以改成：

thisthis.velocity = this.collectionPosition.sub(this.position).normalize().multiplyScalar(v);

normalize是获取单位向量，也可以改成：

this.collectionPosition.sub(this.position).divideScalar(this.length()).multiplyScalar(v);

整个Vector2黑盒就全部展现出来，其整个过程都是向量的运算，代表含义如下所示：

this.collectionPosition

.sub(this.position) 获取小球所在位置指向小球集合位置的向量；

.divideScalar(this.length()) 得到该向量的单位向量；

.multiplyScalar(v); 改变该向量的长度。

最后把所得到的向量赋给小球的速度。

上面我们还是用到了解散方法，其过程是帮小球生成一个随机速度，用到了MathHelp类的一个静态方法：

(function (window) {  
var MathHelp = {};  
MathHelp.getRandomNumber = function (min, max) {  
return (min + Math.floor(Math.random() * (max - min + 1)));  
}  
window.MathHelp = MathHelp;  
 
} (window));

粒子生成

写了Vector2、Ball、MathHeper三个类之后，终于可以开始实现一点东西出来！

var ps = [],  
balls = [];  
function init(tex) {  
balls.length = 0;  
ps.length = 0;  
cxt.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);  
cxt.fillStyle = "rgba(0,0,0,1)";  
cxt.fillRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);  
cxt.fillStyle = "rgba(255,255,255,1)";  
cxt.font = "bolder 160px 宋体";  
cxt.textBaseline = 'top';  
cxt.fillText(tex, 20, 20);  
 
//收集所有像素  
for (y = 1; y < canvas.height; y += 7) {  
for (x = 1; x < canvas.width; x += 7) {  
imageData = cxt.getImageData(20 + x, 20 + y, 1, 1);  
mageData.data[0] > 170) {  
ps.push({  
px: 20 + x,  
py: 20 + y  
})  
}  
}  
};  
cxt.fillStyle = "rgba(0,0,0,1)";  
cxt.fillRect(20, 20, canvas.width, canvas.height);  
   
//像素点和小球转换  
for (var i in ps) {  
var ball = new Ball(2, new Vector2(0, 0), new Vector2(ps[i].px, ps[i].py), new Vector2(ps[i].px, ps[i].py));  
balls.push(ball);  
};  
   
cxt.fillStyle = "#fff";  
for (i in balls) {  
cxt.beginPath();  
cxt.arc(balls[i].position.x, balls[i].position.y, balls[i].radius, 0, Math.PI * 2, true);  
cxt.closePath();  
cxt.fill();  
}  
 
//解散：生成随机速度  
for (var i in balls) {  
balls[i].disband();

其中分三个步骤：收集所有像素、像素点和小球转换、生成随机速度。整个demo我们需要一个loop：

var time = 0;  
var cyc = 15;  
var a = 80;  
var collectionCMD = false;  
setInterval(function() {  
cxt.fillStyle = "rgba(0, 0, 0, .3)";  
cxt.fillRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);  
cxt.fillStyle = "#fff";  
time += cyc;  
for (var i in balls) {  
if (collectionCMD === true && balls[i].position.distanceTo(balls[i].collectionPosition) <   
{  
balls[i].velocity.y = 0;  
balls[i].velocity.x = 0;  
CMD = true;  
for (var i in balls) {  
balls[i].collection(230);  
}  
}  
if (time === 7500) {  
time = 0;  
collectionCMD = false;  
or (var i in balls) {  
balls[i].velocity.y * cyc / 1000;  
balls[i].position.x += balls[i].velocity.x * cyc / 1000;  
}  
},  
 
cyc);

这里使用time整体控制，使其无限loop。ps:这里还有一点不够OO的地方就是应当为ball提供一个draw方法。

其中的balls[i].position.distanceTo(balls[i].collectionPosition) 代表了点与点之间的距离，这里判断小球是否到了集合点或家。这里其几何意义就不再向量了。

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原文链接:http://www.cnblogs.com/iamzhanglei/archive/2012/03/29/2422618.html

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