我正在制作一个简单的人工智能，我对这个领域真的很陌生。我需要的是一种根据某些参数做出某种决策的算法；但有一点随机性。到目前为止我一直在做的是生成一个随机数并基于我得到的不同值；采取不同的执行路径。不知怎的，我认为有更好的方法来做这类事情。你能给我一些指点吗？
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我认为没有比你正在做的更好的方法了，因为问题描述相当模糊，并且不清楚它实际上是人工智能问题还是模拟问题。
对于决策部分，通常可以使用一个简单的启发式系统(基于您对所建模行为的直观理解)，该系统是一系列条件语句，可能带有一些随机因素来稍微改变它。您可以有一个加权平均系统，它选择多个选项，根据感知质量对它们进行排名，然后随机选择一个选项，同时偏向更好的值。 (这在遗传算法领域称为轮盘赌选择或fitness proportionate selection，但在遗传算法之外也非常有用。)
对于模拟部分，您通常希望对过程进行建模，然后引入随机性来对过程中更微妙的部分进行建模。这意味着明确定义您的输入(反手力量、球方向……)和输出(球行程矢量？)，并考虑它们之间的关系。这意味着您会得到一些已知值的输出，然后您可以使用随机数生成器修改它们。如果您尝试对人类的选择进行建模而不仅仅是物理模拟，事情会变得更加复杂，因为这通常优先于所有其他输入。
我可能会从一个简化的例子开始，玩家人工智能选择他们想要击球的位置。我将球的预期方向计算为一个向量，该向量会将球准确地发送到计划的位置。然后系统根据球的方向、速度、球员的能力等计算从 0% 到 100% 的难度分数。我生成一个“不准确”修饰符，它是 0% 和难度% 之间的随机数，这意味着非常简单射击将是完全准确的，而半难度射击的准确度将在 0% 到 50% 之间变化。然后，我计算随机归一化单位长度 3D 向量，按不准确度值对其进行缩放，并将其添加到预期方向。这意味着难度更大的击球往往会偏离目标更远。
关于algorithm - 随机决策算法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/1827993/