实时战略游戏（RTS, Real-Time Strategy）以其高度的策略性和动态性著称，玩家需要在短时间内做出复杂决策以应对多变的战场环境。随着人工智能（AI）技术的发展，利用AI优化RTS游戏中的决策成为研究热点。进化策略作为一种启发式搜索算法，通过模拟生物进化过程，为RTS游戏AI决策优化提供了新的思路。
进化策略（Evolution Strategies, ES）是一类基于生物进化论原理的优化算法，它结合了遗传算法（Genetic Algorithms, GA）和自然选择（Natural Selection）的思想，但更注重连续域上的搜索和优化。ES算法通过以下步骤进行迭代：
在RTS游戏中，AI决策通常涉及资源分配、部队编组、战术制定等多个方面。进化策略因其全局搜索能力和鲁棒性，在优化这些复杂决策中具有显著优势。
在RTS游戏中，资源的合理分配是取得胜利的关键之一。通过进化策略，AI可以学习如何在不同局势下高效分配资源。例如，AI可以根据敌方动向、方部队状态等因素，动态调整资源采集速度和分配比例。
// 伪代码示例：资源分配优化
function optimizeResourceAllocation(gameState) {
population = initializePopulation(gameState);
while (!terminationConditionMet()) {
fitness = evaluateFitness(population, gameState);
parents = selectParents(fitness);
offspring = mutateAndRecombine(parents);
population = offspring;
}
return bestIndividual(population);
}
部队编组和战术制定是RTS游戏AI的另一大挑战。进化策略可以通过模拟不同编组和战术的效果，选出最优策略。AI可以在每次战斗前，根据双方部队类型、地形等因素，动态调整编组和战术。
// 伪代码示例：部队编组和战术制定优化
function optimizeFormationAndTactics(gameState) {
population = initializeFormationAndTactics(gameState);
while (!terminationConditionMet()) {
results = simulateBattle(population, gameState);
fitness = evaluateBattleResults(results);
parents = selectParents(fitness);
offspring = mutateAndRecombineFormationsAndTactics(parents);
population = offspring;
}
return bestFormationAndTactics(population);
}
已有多个RTS游戏利用进化策略优化了AI决策，如《星际争霸》（StarCraft）系列。在这些游戏中，AI通过不断学习和进化，能够制定出更加复杂和高效的策略，从而与人类玩家展开激烈对抗。
进化策略作为一种强大的优化算法，在实时战略游戏AI决策优化中具有广阔的应用前景。通过模拟生物进化过程，AI可以不断学习和进化，提升在游戏中的策略制定和应对能力。未来，随着算法的不断完善和计算机性能的提升，进化策略将在更多领域展现出其独特的优势。