游戏AI的躲避方法、装置、存储介质及计算机设备

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及电子游戏领域，具体涉及一种游戏AI的躲避方法、装置、存储介质及计算机设备。

背景技术

游戏AI(Artificial Intelligence，人工智能)，是竞技类游戏中由计算机程序控制的拟人化角色。在设计或控制游戏AI时，并不是以其在游戏对战中胜利为单一目的。因此，广义上讲，只要在游戏过程中，能够给予游戏玩家以某种智能程度的错觉，使得游戏更能引人入胜、更具有挑战性和/或更好玩的拟人化角色都可以称为游戏AI。

在躲避类游戏中，现有的游戏AI的躲避方法往往是基于简单的躲避逻辑，例如，在追赶虚拟角色追赶过急时，被追赶虚拟角色(此处，被追赶虚拟角色可能是一个游戏AI或者游戏中非AI角色)可能随机选择一个躲避地点，或者，在追赶虚拟角色攻击时或者在其攻击范围之内，被追赶虚拟角色被动跳跃，以期躲过追赶。

然而，上述现有的躲避方法可能达不到预期的效果，例如，随机选择躲避地点，犹如现实生活中的慌不择路，很可能会与追赶虚拟角色迎头碰上，而被动跳跃，同样有可能会再次落入追赶角色的攻击范围。在这种情况下，操控游戏AI的玩家就会屡次遭遇躲避失败的窘境，给玩家的信心带来很大的打击。

发明内容

本申请实施例提供一种游戏AI的躲避方法、装置、存储介质及计算机设备，可以较为合理的躲避逻辑躲开追赶虚拟角色的追捕和/或攻击。

本申请实施例提供了一种游戏AI的躲避方法，包括：

以游戏AI当前所在位置为二维坐标系的原点，将虚拟追赶角色与所述游戏AI的活动范围象限化为所述二维坐标系中的四个象限；

当所述游戏AI与所述虚拟追赶角色之间的距离为第一距离时，确定将所述虚拟追赶角色所在象限的对角象限作为所述游戏AI躲避所述虚拟追赶角色的第一目标象限，所述第一距离不大于预设距离阈值；

若所述第一目标象限不存在第一可躲避平面域块，则根据第二目标象限中平面域块的属性，控制所述游戏AI逃离至所述第二目标象限以躲避所述虚拟追赶角色，所述第二目标象限包括除所述虚拟追赶角色所在象限之外的任意象限。

可选地，所述根据第二目标象限中平面域块的属性，控制所述游戏AI逃离至所述第二目标象限以躲避所述虚拟追赶角色，包括：搜索所述第二目标象限中的平面域块；若所述第二目标象限存在内部具有连通单元的连通平面域块，则根据所述连通平面域块的属性计算所述连通平面域块的安全度，将所述安全度不小于预设安全阈值的连通平面域块确定为所述游戏AI的第三可躲避平面域块；根据所述第三可躲避平面域块的几何属性，选择与所述几何属性相匹配的躲避方案躲避所述虚拟追赶角色。

可选地，所述根据所述连通平面域块的属性计算所述连通平面域块的安全度，将所述安全度不小于预设安全阈值的连通平面域块确定为所述游戏AI的第三可躲避平面域块，包括：获取所述连通平面域块中所述游戏AI和所述游戏AI的队友的血量信息、所述连通平面域块中连通单元的数量信息、距离比以及所述连通平面域块中安全平台的数量信息中的至少其中之一；根据所述血量信息、所述连通单元的数量信息、所述距离比以及所述安全平台的数量信息，对所述血量信息、所述连通单元的数量信息、所述距离比以及所述安全平台的数量信息中的至少其中之一分别赋以相应的分数值；按照所述血量信息、所述连通单元的数量信息、所述距离比以及所述安全平台的数量信息中的至少其中之一的权重和所述分数值，计算所述连通平面域块的安全总分值；将所述安全总分值不小于预设安全阈值的连通平面域块确定为所述游戏AI的第三可躲避平面域块，所述距离比为所述虚拟追赶角色至所述连通平面域块的距离与所述游戏AI至所述连通平面域块的距离的比值。

可选地，所述方法还包括：若所述第二目标象限只存在非连通平面域块，则确定所述第二目标象限中的安全平台作为躲避所述虚拟追赶角色的目标平台。

可选地，所述安全平台通过如下方式确定：获取所述第二目标象限中所有平台在支撑所述游戏AI时被所述虚拟追赶角色攻击的热度；将所述第二目标象限中所述热度不大于预设热度值的平台确定为所述安全平台。

可选地，所述方法还包括：若所述第二目标象限只存在非连通平面域块，则确定所述非连通平面域块是否存在平台；若所述非连通平面域块不存在平台，则根据所述虚拟追赶角色所在象限中连通平面域块的属性计算所述虚拟追赶角色所在象限中连通平面域块的安全度；将所述虚拟追赶角色所在象限中连通平面域块的安全度不小于所述预设安全阈值的连通平面域块确定为所述游戏AI的第四可躲避平面域块。

可选地，所述方法还包括：当所述游戏AI与所述虚拟追赶角色之间的距离为第二距离时，则控制所述游戏AI逃离至第二可躲避平面域块以躲避所述虚拟追赶角色，所述第二距离大于所述预设距离阈值，所述第二可躲避平面域块与所述游戏AI所在位置之间存在至少一个安全度小于预设安全阈值的平面域块。

可选地，所述控制所述游戏AI逃离至第二可躲避平面域块以躲避所述虚拟追赶角色，包括：排除从所述游戏AI所在位置至所述第二可躲避平面域块之间所有平面域块中安全度小于预设安全阈值的平面域块，得到可经过平面域块；基于广度优先遍历的方案，搜索所述可经过平面域块中所述游戏AI所在位置至所述第二可躲避平面域块之间的平面域块，形成可达路径；按照所述可达路径，控制所述游戏AI逃离至所述第二可躲避平面域块。

可选地，所述方法还包括：计算所述游戏AI所在位置至所述第二可躲避平面域块之间的所有平面域块中平台的连通关系；根据所述计算出的连通关系，重新划分所述游戏AI所在位置至所述第二可躲避平面域块之间的所有平面域块，使所述重新划分后的平面域块中同一平面域块的平台强连通；根据所述重新划分后的平面域块中平台的连通关系，计算所述重新划分后的平面域块中平面域块的连通关系。

本申请实施例还提供一种游戏AI的躲避装置，包括：

象限化模块，用于以游戏AI当前所在位置为二维坐标系的原点，将虚拟追赶角色与所述游戏AI的活动范围象限化为所述二维坐标系中的四个象限；

第一确定模块，用于当所述游戏AI与所述虚拟追赶角色之间的距离为第一距离时，确定将所述虚拟追赶角色所在象限的对角象限作为所述游戏AI躲避所述虚拟追赶角色的第一目标象限，所述第一距离不大于预设距离阈值；

第一控制模块，用于若所述第一目标象限不存在第一可躲避平面域块，则根据第二目标象限中平面域块的属性，控制所述游戏AI逃离至所述第二目标象限以躲避所述虚拟追赶角色，所述第二目标象限包括除所述虚拟追赶角色所在象限之外的任意象限。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序适于处理器进行加载，以执行如上任一实施例所述的游戏AI的躲避方法中的步骤。

本申请实施例还提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器通过调用所述存储器中存储的所述计算机程序，执行如上任一实施例所述的游戏AI的躲避方法中的步骤。

从上述本申请实施例提供的技术方案可知，本申请技术方案通过将虚拟追赶角色与游戏AI的活动范围象限化为二维坐标系中的四个象限，并根据游戏AI与虚拟追赶角色之间距离的不同选择不同的目标象限或躲避空间，特别地，在虚拟追赶角色所在象限的对角象限不存在第一可躲避平面域块时，根据第二目标象限中平面域块的属性，控制游戏AI逃离至第二目标象限以躲避虚拟追赶角色，使得游戏AI躲避的方式更加灵活多变，优化了游戏AI在外网的胜率，提升了玩家的游戏乐趣和挑战性，也能控制游戏AI与虚拟追赶角色对应玩家段位提升的平衡性，增加了玩家的粘性和活跃性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的游戏AI的躲避装置的系统示意图。

图2为本申请实施例提供的游戏AI的躲避方法的流程示意图。

图3a为本申请实施例提供的将虚拟追赶角色与游戏AI的活动范围象限化为二维坐标系中的四个象限的示意图。

图3b为本申请另一实施例提供的将虚拟追赶角色与游戏AI的活动范围象限化为二维坐标系中的四个象限的示意图。

图4为本申请实施例提供的根据游戏AI在历史上位于平台时被虚拟追赶角色攻击而生成的热力图。

图5为本申请实施例提供的游戏AI的躲避装置的结构示意图。

图6为本申请另一实施例提供的游戏AI的躲避装置的结构示意图。

图7为本申请另一实施例提供的游戏AI的躲避装置的结构示意图。

图8a为本申请另一实施例提供的游戏AI的躲避装置的结构示意图。

图8b为本申请另一实施例提供的游戏AI的躲避装置的结构示意图。

图9为本申请实施例提供的计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请实施例提供一种游戏AI的躲避方法、装置、存储介质及计算机设备。具体地，本申请实施例的游戏AI的躲避方法可以由计算机设备执行，其中，该计算机设备可以为终端或者服务器等设备。该终端可以为智能手机、平板电脑、笔记本电脑、触控屏幕、游戏机、个人计算机(PC，Personal Computer)、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)等终端设备，终端设备还可以包括客户端，该客户端可以是游戏应用客户端、携带有游戏程序的浏览器客户端或即时通信客户端等。服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、CDN、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。

例如，当该游戏AI的躲避方法运行于终端时，终端设备存储有游戏应用程序并用于呈现游戏画面中的虚拟场景。终端设备用于通过图形用户界面与用户进行交互，例如通过终端设备下载安装游戏应用程序并运行。该终端设备将图形用户界面提供给用户的方式可以包括多种，例如，可以渲染显示在终端设备的显示屏上，或者，通过全息投影呈现图形用户界面。例如，终端设备可以包括触控显示屏和处理器，该触控显示屏用于呈现图形用户界面以及接收用户作用于图形用户界面产生的操作指令，该图形用户界面包括游戏画面，该处理器用于运行该游戏、生成图形用户界面、响应操作指令以及控制图形用户界面在触控显示屏上的显示。

例如，当该游戏AI的躲避方法运行于服务器时，可以为云游戏。云游戏是指以云计算为基础的游戏方式。在云游戏的运行模式下，游戏应用程序的运行主体和游戏画面呈现主体是分离的，游戏AI的躲避方法的储存与运行是在云游戏服务器上完成的。而游戏画面呈现是在云游戏的客户端完成的，云游戏客户端主要用于游戏数据的接收、发送以及游戏画面的呈现，例如，云游戏客户端可以是靠近用户侧的具有数据传输功能的显示设备，如，移动终端、电视机、计算机、掌上电脑、个人数字助理等，但是进行游戏数据处理的终端设备为云端的云游戏服务器。在进行游戏时，用户操作云游戏客户端向云游戏服务器发送操作指令，云游戏服务器根据操作指令运行游戏，将游戏画面等数据进行编码压缩，通过网络返回云游戏客户端，最后，通过云游戏客户端进行解码并输出游戏画面。

请参阅图1，图1为本申请实施例提供的游戏AI的躲避装置的系统示意图。该系统可以包括至少一个终端1000，至少一个服务器2000，至少一个数据库3000，以及网络4000。用户持有的终端1000可以通过网络4000连接到不同游戏的服务器。终端1000是具有计算硬件的任何设备，该计算硬件能够支持和执行与游戏对应的软件产品。另外，终端1000具有用于感测和获得用户通过在一个或者多个触控显示屏的多个点执行的触摸或者滑动操作的输入的一个或者多个多触敏屏幕。另外，当系统包括多个终端1000、多个服务器2000、多个网络4000时，不同的终端1000可以通过不同的网络4000、通过不同的服务器2000相互连接。网络4000可以是无线网络或者有线网络，比如无线网络为无线局域网(WLAN)、局域网(LAN)、蜂窝网络、2G网络、3G网络、4G网络、5G网络等。另外，不同的终端1000之间也可以使用自身的蓝牙网络或者热点网络连接到其他终端或者连接到服务器等。例如，多个用户可以通过不同的终端1000在线从而通过适当网络连接并且相互同步，以支持多玩家游戏。另外，该系统可以包括多个数据库3000，多个数据库3000耦合到不同的服务器2000，并且可以将与游戏环境有关的信息在不同用户在线进行多玩家游戏时连续地存储于数据库3000中。

本申请实施例提供了一种游戏AI的躲避方法，该方法可以由终端或服务器执行。本申请实施例以游戏AI的躲避方法由终端执行为例来进行说明。其中，该终端包括触控显示屏和处理器，该触控显示屏用于呈现图形用户界面以及接收用户作用于图形用户界面产生的操作指令。用户通过触控显示屏对图形用户界面进行操作时，该图形用户界面可以通过响应于接收到的操作指令控制终端本地的内容，也可以通过响应于接收到的操作指令控制对端服务器的内容。例如，用户作用于图形用户界面产生的操作指令包括用于启动游戏应用程序的指令，处理器被配置为在接收到用户提供的启动游戏应用程序的指令之后启动游戏应用程序。此外，处理器被配置为在触控显示屏上渲染和绘制与游戏相关联的图形用户界面。触控显示屏是能够感测屏幕上的多个点同时执行的触摸或者滑动操作的多触敏屏幕。用户在使用手指在图形用户界面上执行触控操作，图形用户界面在检测到触控操作时，控制游戏的图形用户界面中的不同虚拟对象执行与触控操作对应的动作。例如，该游戏可以为休闲游戏、动作游戏、角色扮演游戏、策略游戏、体育游戏、益智游戏等游戏中的任一种。其中，游戏可以包括在图形用户界面上绘制的游戏的虚拟场景。此外，游戏的虚拟场景中可以包括由用户(或玩家)控制的一个或多个虚拟对象，诸如虚拟角色。另外，游戏的虚拟场景中还可以包括一个或多个障碍物，诸如栏杆、沟壑、墙壁等，以限制虚拟对象的移动，例如将一个或多个对象的移动限制到虚拟场景内的特定区域。可选地，游戏的虚拟场景还包括一个或多个元素，诸如技能、分值、角色健康状态、能量等，以向玩家提供帮助、提供虚拟服务、增加与玩家表现相关的分值等。此外，图形用户界面还可以呈现一个或多个指示器，以向玩家提供指示信息。例如，游戏可以包括玩家控制的虚拟对象和一个或多个其他虚拟对象(诸如敌人角色)。在一个实施例中，一个或多个其他虚拟对象由游戏的其他玩家控制。例如，一个或多个其他虚拟对象可以由计算机控制，诸如使用人工智能(AI)算法的机器人，实现人机对战模式。例如，虚拟对象拥有游戏玩家用来实现目标的各种技能或能力。例如虚拟对象拥有可用于从游戏中消除其他对象的一种或多种武器、道具、工具等。这样的技能或能力可由游戏的玩家使用与终端的触控显示屏的多个预设触控操作之一来激活。处理器可以被配置为响应于用户的触控操作产生的操作指令来呈现对应的游戏画面。

请参阅图2，为本申请实施例提供的游戏AI的躲避方法的流程示意图，主要包括步骤S201至步骤S203，详细说明如下：

步骤S201，以游戏AI当前所在位置为二维坐标系的原点，将虚拟追赶角色与游戏AI的活动范围象限化为二维坐标系中的四个象限。

在本申请实施例中，虚拟追赶角色和游戏AI分别是躲避类游戏中的追赶角色和被追赶角色，例如，在猫和老鼠这类躲避游戏中，猫就是虚拟追赶角色，老鼠就是被追赶角色或者游戏AI，其在游戏中一般需要处于躲避猫的追赶或攻击这种状态。游戏AI可以是由游戏新手玩家操控的角色，当然，也可以是完全由计算机程序控制的角色，在与虚拟追赶角色对抗时作为操控虚拟追赶角色的玩家的陪练。为了定位虚拟追赶角色和游戏AI，在本申请实施例中，可以游戏AI当前所在位置为二维坐标系的原点，将虚拟追赶角色与游戏AI的活动范围象限化为二维坐标系中的四个象限，如附图3a所示，其中，最大的框的边缘就是虚拟追赶角色(图中用301的框表示)与游戏AI(图中用302的框表示)的活动范围的边界，或者，最大的框的内部就是虚拟追赶角色与游戏AI的活动范围。

需要说明的是，附图3a示例的是游戏AI当前时刻所处位置的示意。实际上，图3a示例的二维坐标系是运动的，即，随着游戏AI的移动，二维坐标系会跟着移动，但游戏AI始终处于二维坐标系的原点处，或者，始终以游戏AI的当前位置为二维坐标系的原点。例如，图3a示例的二维坐标系的原点(图中以O’标识)是游戏AI当前位置，若在某个时刻t，游戏AI需要逃离至图3a示例的二维坐标系的某个点(图中以O标识)，则从当前时刻至t时刻，二维坐标系的原点始终随着游戏AI移动而变化，直至t时刻到来时，图3a示例的二维坐标系的原点从图中以O’标识的点变为t时刻二维坐标系的原点(图中以O标识)，如附图3b所示(图中虚线为图3a示例的二维坐标系)。正是由于二维坐标系的原点是随时变化的，因此，某个时刻处于二维坐标系某个象限的平面域块(图中使用网格线表示的矩形框)，例如，虚拟追赶角色与游戏AI的活动范围内的某个房间在下个时刻可能处于二维坐标系的另一个象限，或者，某个时刻分别处于二维坐标系两个象限的一个平面域块(即，该平面域块被两个象限分割)，在下个时刻同处于二维坐标系的一个象限，这是将虚拟追赶角色与游戏AI的活动范围象限化为二维坐标系中的四个象限的示例，当然，还有其他的示例。换言之，一旦虚拟追赶角色与游戏AI的活动范围象限化为二维坐标系中的四个象限，则该活动范围内的一个平面域块或者该平面域块的不同部分或者不同的平面域块位于哪个象限具有随机性，其随着二维坐标系原点的不同而不同。

步骤S202，当游戏AI与虚拟追赶角色之间的距离为第一距离时，确定将虚拟追赶角色所在象限的对角象限作为游戏AI躲避虚拟追赶角色的第一目标象限，其中，第一距离不大于预设距离阈值。

在本申请实施例中，预设距离阈值可以是一个预设的安全距离，即当游戏AI与虚拟追赶角色之间的距离小于或等于该安全距离时就意味着游戏AI有被虚拟追赶角色捕获到或攻击到的危险。从附图3a或附图3b示例的象限来看，当游戏AI与虚拟追赶角色之间的距离较近时，相对于虚拟追赶角色所在象限的相邻象限(例如，当虚拟追赶角色所在象限为第三象限时，第二象限和第四象限就是虚拟追赶角色所在象限的相邻象限)，虚拟追赶角色所在象限的对角象限是较为安全的象限，因此，当游戏AI与虚拟追赶角色之间的距离为第一距离时，确定将虚拟追赶角色所在象限的对角象限作为游戏AI躲避虚拟追赶角色的第一目标象限，此时，应该控制游戏AI向第一目标象限逃离。上述虚拟追赶角色所在象限的对角象限是指若虚拟追赶角色所在象限为第一象限，则虚拟追赶角色所在象限的对角象限为第三象限，若虚拟追赶角色所在象限为第二象限，则虚拟追赶角色所在象限的对角象限为第四象限，或者，若虚拟追赶角色所在象限为第三象限，则虚拟追赶角色所在象限的对角象限为第一象限，若虚拟追赶角色所在象限为第四象限，则虚拟追赶角色所在象限的对角象限为第二象限，等等。

步骤S203，若第一目标象限不存在第一可躲避平面域块，则根据第二目标象限中平面域块的属性，控制游戏AI逃离至第二目标象限以躲避虚拟追赶角色，其中，第二目标象限包括除虚拟追赶角色所在象限之外的任意象限。

在本申请实施例中，平面域块属于虚拟追赶角色与游戏AI的活动范围内可供游戏AI躲避的平面区域，例如，躲避类游戏中的房间可以视为是平面域块的示例。本申请实施例的第二目标象限可以是二维坐标系中除虚拟追赶角色所在象限之外的任意象限。以附图3a为例，当虚拟追赶角色位于第三象限时，第二目标象限可以是二维坐标系中的第一象限、第二象限或第四象限，而当虚拟追赶角色位于第二象限时，第二目标象限可以是二维坐标系中的第一象限、第三象限或第四象限，等等。若第一目标象限即与虚拟追赶角色所在象限相对的象限不存在第一可躲避平面域块，则可以求其次，根据第二目标象限中平面域块的属性，控制游戏AI逃离至第二目标象限以躲避虚拟追赶角色。

作为本申请一个实施例，步骤S203中若第一目标象限不存在第一可躲避平面域块，则根据第二目标象限中平面域块的属性，控制游戏AI逃离至第二目标象限以躲避虚拟追赶角色可以通过如下步骤S2031至步骤S2033实现：

步骤S2031：搜索第二目标象限中的平面域块。

在搜索第二目标象限中的平面域块时，可以使用广度优先遍历这种算法来搜索第二目标象限中的平面域块，也可以使用深度优先遍历这种算法来搜索第二目标象限中的平面域块，本申请对此不做限制。至于平面域块，如前所述，其示例可以是躲避类游戏中虚拟追赶角色与游戏AI的活动范围内的房间。

步骤S2032：若第二目标象限存在内部具有连通单元的连通平面域块，则根据连通平面域块的属性计算连通平面域块的安全度，将安全度不小于预设安全阈值的连通平面域块确定为游戏AI的第三可躲避平面域块。

在本申请实施例中，若一个平面域块，其内部具有连通单元，则该平面域块就是所谓的连通平面域块，或者，若一个平面域块的内部具有更小的、可连通的平面域块，则该平面域块是连通平面域块。从这个意义上讲，连通单元其实是一个大的连通平面域块内可连通的平面域块。至于此处“连通”的定义，其与图论中连通的含义相同，本申请实施例不做赘述。作为本申请一个实施例，根据连通平面域块的属性计算连通平面域块的安全度，将安全度不小于预设安全阈值的连通平面域块确定为游戏AI的第三可躲避平面域块可通过如下步骤S1至步骤S4实现，说明如下：

步骤S1：获取连通平面域块中游戏AI和游戏AI的队友的血量信息、连通平面域块中连通单元的数量信息、距离比以及连通平面域块中安全平台的数量信息中的至少其中之一，其中，距离比为虚拟追赶角色至连通平面域块的距离与游戏AI至连通平面域块的距离的比值。

在本申请实施例中，一个连通平面域块中游戏AI和游戏AI的队友的血量信息、连通平面域块中连通单元的数量信息以及连通平面域块中安全平台的数量信息等信息中的至少其中之一，可以视为该连通平面域块的属性，该属性可以配置文件的形式事先制作好，因此，可从配置文件获取游戏AI和游戏AI的队友的血量信息、连通平面域块中连通单元的数量信息以及连通平面域块中安全平台的数量信息等信息，而虚拟追赶角色至连通平面域块的距离与游戏AI至连通平面域块的距离的比值则是随着虚拟追赶角色和游戏AI的位置不同而实时计算所得。一定程度上，连通平面域块的上述属性以及虚拟追赶角色至连通平面域块的距离与游戏AI至连通平面域块的距离的比值，决定了该连通平面域块的安全度，例如，一个连通平面域块中连通单元的数量越多，越有利于游戏AI躲避虚拟追赶角色，因此，该连通平面域块相对越安全；又如，一个连通平面域块中安全平台的数量越多，越有利于游戏AI躲避虚拟追赶角色，因此，该连通平面域块相对越安全，等等。

步骤S2：根据连通平面域块中游戏AI和游戏AI的队友的血量信息、连通平面域块中连通单元的数量信息、距离比以及连通平面域块中安全平台的数量信息，对连通平面域块中游戏AI和游戏AI的队友的血量信息、连通平面域块中连通单元的数量信息、距离比以及连通平面域块中安全平台的数量信息中的至少其中之一分别赋以相应的分数值。

为了后续描述方便，此处将连通平面域块中游戏AI和游戏AI的队友的血量信息的赋分使用S

具体地，对连通平面域块中游戏AI和游戏AI的队友的血量信息、连通平面域块中连通单元的数量信息、距离比以及连通平面域块中安全平台的数量信息的赋分规则分别为：若连通平面域块中每存在一个血量大于预设血量阈值，例如80％的游戏AI的队友，则上述S

步骤S3：按照连通平面域块中游戏AI和游戏AI的队友的血量信息、连通平面域块中连通单元的数量信息、距离比以及连通平面域块中安全平台的数量信息中的至少其中之一的权重和上述每一项的分数值，计算连通平面域块的安全总分值。

假设S

S

步骤S4：将安全总分值不小于预设安全阈值的连通平面域块确定为游戏AI的第三可躲避平面域块。

按照上述步骤S1至步骤S3计算得到每一个连通平面域块的安全总分值S

从上述对一个连通平面域块的安全总分值的确定亦可以获知，当对权重W

步骤S2033：根据第三可躲避平面域块的几何属性，选择与几何属性相匹配的躲避方案躲避虚拟追赶角色。

在本申请实施例中，当平面域块为矩形时，根据第三可躲避平面域块的几何属性，选择与几何属性相匹配的躲避方案躲避虚拟追赶角色可以是：若第三可躲避平面域块的横向长度大于纵向长度，则游戏AI可以选择左右移动来躲避虚拟追赶角色，反之，若第三可躲避平面域块的横向长度小于纵向长度，则游戏AI可以选择上下移动来躲避虚拟追赶角色，若第三可躲避平面域块的横向长度等于纵向长度，则游戏AI可以选择上下或左右移动来躲避虚拟追赶角色。

上述步骤S203或步骤S2031至步骤S2033描述的是第二目标象限存在内部具有连通单元的连通平面域块的躲避方案，然而，在游戏中还会有第二目标象限只存在非连通平面域块或者第二目标象限不存在连通平面域块的场景。在上述场景下具有两种躲避方案，其中一种是若第二目标象限只存在非连通平面域块，则确定第二目标象限中的安全平台作为躲避虚拟追赶角色的目标平台，控制游戏AI逃往安全平台。此处首先对平台进行说明，所谓平台，是躲避类游戏中平面域块内可承载游戏AI的支撑物，游戏AI可在该支撑物横向或纵向移动或者在支撑物之间跳跃来躲避虚拟追赶角色。然而，并非平面域块内平台越多，该平面域块就越安全。一般而言，一个平面域块内安全平台越多，该平面域块相对而言才越安全。

至于第二目标象限中安全平台的确定，本申请的一个实施例是获取第二目标象限中所有平台在支撑游戏AI时被虚拟追赶角色攻击的热度，将第二目标象限中热度不大于预设热度值的平台确定为安全平台，其中，平台在支撑游戏AI时被虚拟追赶角色攻击的热度可通过统计游戏AI在历史上位于平台时被虚拟追赶角色攻击的频度或次数，生成相应的热力图来确定，即，根据每个平台上支撑有游戏AI时被虚拟追赶角色攻击的频度或次数，使用不同颜色予以标识，频度或次数越多，该平台的颜色越趋近于红色，而预设热度值的平台也相应标识为特定颜色(可以称为热力阈值颜色)。如附图4所示，是根据游戏AI在历史上位于平台时被虚拟追赶角色攻击而生成的热力图。如此，只要调取这种热力图，然后，将每个平台被标识的颜色与热力阈值颜色相比，若热力阈值颜色红于某个平台被标识的颜色，则确定该平台属于安全平台，否则，属于不安全平台。至于热力图的确定具体方式，本申请的一实施例是：获取平台的热力图数据，该平台的热力图数据至少包括平台上支撑有游戏AI时被虚拟追赶角色攻击的频度或次数等信息；获取预设时间区间；根据预设时间区间的长度，确定对平台的热力图数据进行整合的整合粒度；根据整合粒度和平台的热力图数据，构成热力图数据序列；根据预设时间区间与平台的热力图数据序列，依次生成多个热力图以构成动态热力图。

如前所述，在第二目标象限只存在非连通平面域块时具有两种躲避方案，另一种躲避方案为步骤S’1至步骤S’3，说明如下：

步骤S’1：若第二目标象限只存在非连通平面域块，则确定非连通平面域块是否存在平台。

如前所述，平台躲避类游戏中平面域块内可承载游戏AI的支撑物，游戏AI可在该支撑物横向或纵向移动或者在支撑物之间跳跃来躲避虚拟追赶角色。虽然一个平面域块内并非平台越多，该平面域块越安全，但对于一个非连通平面域块，平台是该非连通平面域块能够躲避虚拟追赶角色的工具。因此，若第二目标象限只存在非连通平面域块，则首先要确定非连通平面域块是否存在平台。

步骤S’2：若非连通平面域块不存在平台，则根据虚拟追赶角色所在象限中连通平面域块的属性计算虚拟追赶角色所在象限中连通平面域块的安全度。

一般地，对游戏AI而言，虚拟追赶角色所在象限是较为危险的象限，然而，当游戏AI面临的是象限中只有非连通平面域块，并且，该非连通平面域块不存在平台，那么，除非逃往虚拟追赶角色所在象限，否则，游戏AI更有可能被虚拟追赶角色追赶或捕获到。在上述象限中只有非连通平面域块且该非连通平面域块不存在平台这一场景下，优选策略其实是逃往虚拟追赶角色所在象限或者虚拟追赶角色所在象限较为安全的连通平面域块。因此，本申请的一个实施例是若非连通平面域块不存在平台，则根据虚拟追赶角色所在象限中连通平面域块的属性计算虚拟追赶角色所在象限中连通平面域块的安全度。至于连通平面域块的安全度的具体计算方法，可以参考前述实施例中根据第二目标象限内连通平面域块的属性计算连通平面域块的安全度的方法，区别仅在于此时的处理对象换成了虚拟追赶角色所在象限中连通平面域块，因此，可参考前述实施例的步骤S1至步骤S3的相关描述，此处不做赘述。

步骤S’3：将虚拟追赶角色所在象限中连通平面域块的安全度不小于预设安全阈值的连通平面域块确定为游戏AI的第四可躲避平面域块。

由于步骤S’2中虚拟追赶角色所在象限中连通平面域块的安全度，其计算方法与前述实施例步骤S1至步骤S3中第二目标象限内连通平面域块的安全度的计算方法相同，因此，将虚拟追赶角色所在象限中连通平面域块的安全度不小于预设安全阈值的连通平面域块确定为游戏AI的第四可躲避平面域块，可参考前述实施例的步骤S4将安全总分值不小于预设安全阈值的连通平面域块确定为游戏AI的第三可躲避平面域块，此处不做赘述。

在上述实施例中，还可以设置象限保持时间，以防止游戏AI与虚拟追赶角色之间的距离为第一距离时或游戏AI在长平台移动时频繁切换象限。

由于第二距离被定义为大于预设距离阈值，因此，当游戏AI与虚拟追赶角色之间的距离为第二距离时，意味着虚拟追赶角色对游戏AI的追赶或攻击属于长距离的追赶或攻击，这种场景下游戏AI的躲避方案不同于游戏AI与虚拟追赶角色之间的距离为第一距离时游戏AI的躲避方案，具体地，上述实施例的方法还包括：当游戏AI与虚拟追赶角色之间的距离为第二距离时，则控制游戏AI逃离至第二可躲避平面域块以躲避虚拟追赶角色，其中，第二距离大于预设距离阈值，其中，第二距离大于预设距离阈值，第二可躲避平面域块与游戏AI所在位置之间存在至少一个安全度小于预设安全阈值的平面域块，而安全度的定义与前述实施例提及的安全度的定义相同，此处不做赘述。

作为本申请一个实施例，当游戏AI与虚拟追赶角色之间的距离为第二距离时，则控制游戏AI逃离至第二可躲避平面域块以躲避虚拟追赶角色可以通过如下步骤S2041至步骤S2043实现：

步骤S2041：排除从游戏AI所在位置至第二可躲避平面域块之间所有平面域块中安全度小于预设安全阈值的平面域块，得到可经过平面域块。

考虑当玩家在玩游戏时，当得知某个区域属于危险区域时，虽然从该危险区域经过去往目的区域的路径较短，但是，从安全角度，玩家可能更愿意通过绕路来规避该危险区域。因此，在控制游戏AI逃离至第二可躲避平面域块以躲避虚拟追赶角色时，首先需要排除从游戏AI所在位置至第二可躲避平面域块之间所有平面域块中安全度小于预设安全阈值的平面域块，得到可经过平面域块。至于从游戏AI所在位置至第二可躲避平面域块之间所有平面域块中，哪些是安全度小于预设安全阈值的平面域块，其确定方法如前述实施例的步骤S2032或步骤S1至步骤S4的技术方案，区别仅在于前述实施例处理对象是第二目标象限内的连通平面域块，而此处的处理对象是从游戏AI所在位置至第二可躲避平面域块之间所有平面域块。此外，排除从游戏AI所在位置至第二可躲避平面域块之间所有平面域块中安全度小于预设安全阈值的平面域块的另一种方案还可以是对从游戏AI所在位置至第二可躲避平面域块之间所有平面域块中安全度小于预设安全阈值的平面域块，将其赋予一个较大的权值，该权值表明若要途经该平面域块，则需要经过较长的距离，如此，在后续寻路时自然将该平面域块排除。

步骤S2042：基于广度优先遍历的方案，搜索可经过平面域块中游戏AI所在位置至第二可躲避平面域块之间的平面域块，形成可达路径。

作为本申请一个实施例，基于广度优先遍历的方案，搜索可经过平面域块中游戏AI所在位置至第二可躲避平面域块之间的平面域块，形成可达路径可以通过如下步骤S1-a至步骤S1-h实现，说明如下：

步骤S1-a：记录游戏AI所在位置作为起始点坐标，记录第二可躲避平面域块为终点坐标，以从起始点指向终点的方向作为搜索方向；

步骤S1-b：判断当前搜索方向的下一个平面域块的类型属于类型一还是类型二，若属于类型一，则执行步骤S1-c，若属于类型二，则执行步骤S1-d，其中，类型一表示周围无障碍的平面域块，类型二表示周围有障碍的平面域块；

步骤S1-c：沿着当前搜索方向移动一个平面域块，然后返回步骤S1-b；

步骤S1-d：分出两个搜索分支，分别沿着顺时针风向以及逆时针方向试图绕过障碍，此时建立两个线程，分别维护搜索偏转角和旋转量，所述偏转角是当前平面域块到终点的方向和当前移动方向的夹角，旋转量是游戏AI自转角度；

步骤S1-e：判断是否有一个搜索分支绕过障碍，若是，执行步骤S1-g；否则，若两个分支均已停止，则结束本流程，若还至少存在一个进行中的搜索分支，执行步骤S1-f；

步骤S1-f：对于任意一个寻路分支，按照当前方向朝着可移动的平面域块移动，并计算当前的搜索偏转角和旋转量；

若搜索偏转角越来越大，则试图向着减小搜索偏转角的方向偏转，若不能，表示终点不可达，停止该搜索分支；检查旋转量的值，若超出阈值则停止该搜索分支，然后返回步骤S1-e：；

步骤S1-g：终止另一个搜索分支；

步骤S1-h：判断是否到达终点，若是，结束本流程，否则返回步骤S1-a。

上述实施例是通过维护一个搜索偏转角和旋转量，不断地前进和矫正玩家的搜索方向，直到到达目标点或者目标点不可达为止，提高了远距离搜索目标的效率，并且提高了玩家体验。

作为本申请另一个实施例，基于广度优先遍历的方案，搜索可经过平面域块中游戏AI所在位置至第二可躲避平面域块之间的平面域块，形成可达路径可以通过如下步骤S2-a至步骤S2-c实现，说明如下：

步骤S2-a：以游戏AI所在位置和第二可躲避平面域块分别为根节点，在分布式数据库中分别进行广度优先遍历，每次搜索得到一层新的平面域块；

步骤S2-b：将新的平面域块与对立侧搜索集的最高层平面域块进行交集校对；

步骤S2-c:若存在平面域块交集，则确定所有交集点，并通过所有交集点进行路径逆向追溯，以找到游戏AI所在位置和第二可躲避平面域块的最短路径。

上述实施例采用了两端同时搜索的方式，克服了基于单向广度优先遍历进行最短路径查询时会随着路径层数增加消耗的时间会增长的技术问题，大大减缓了搜索层平面域块的增长，进而提高了最短路径的搜索效率。

步骤S2043：按照可达路径，控制游戏AI逃离至第二可躲避平面域块。

经步骤S2042得到的最短路径就是可达路径，按照可达路径，控制游戏AI逃离至第二可躲避平面域块。

在上述游戏AI长距离寻路到达第二可躲避平面域块以躲避虚拟追赶角色的过程中，可能存在一个平面域块内所有平台不一定是强联通的，如此，将会导致游戏AI逃至该平面域块时仍然被虚拟追赶角色捕获或攻击。为了解决上述问题，可对游戏AI所在位置至第二可躲避平面域块之间的所有平面域块进行优化，具体方案包括如下步骤S’2041至步骤S’2043，说明如下：

步骤S’2041：计算游戏AI所在位置至第二可躲避平面域块之间的所有平面域块中平台的连通关系。

如前所述，在本申请实施例中，游戏策划师在策划游戏时，将虚拟追赶角色与所述游戏AI的活动范围内所有的平面域块以配置文件记录，包括每个平面域块的标识及其位置等信息，因此，可以通过配置文件，计算游戏AI所在位置至第二可躲避平面域块之间的所有平面域块中平台的连通关系。

步骤S’2042：根据游戏AI所在位置至第二可躲避平面域块之间的所有平面域块中平台的连通关系，重新划分游戏AI所在位置至第二可躲避平面域块之间的所有平面域块，使重新划分后的平面域块中同一平面域块的平台强连通。

由于存在一个平面域块内所有平台不一定是强联通的现象，因此，需要根据游戏AI所在位置至第二可躲避平面域块之间的所有平面域块中平台的连通关系，重新划分游戏AI所在位置至第二可躲避平面域块之间的所有平面域块，使重新划分后的平面域块中同一平面域块的平台强连通。此处的强连通(Strongly Connected)与计算机图论中强连通的含义相同，即有向图(Directed Graph)中任意两点v1和v2之间都存在着v1到v2的路径以及v2到v1的路径，具体到本申请，同一平面域块的平台强连通即指同一平面域块内的任何两个平台之间存在可达路径。

在本申请实施例中，一种检验重新划分后的平面域块中同一平面域块的平台是否强连通的方法包括步骤(1)至步骤(5)，说明如下：

步骤(1)：加载平面域块对应的图数据；

步骤(2)：对经步骤(1)加载的图数据进行预处理；

对图数据的预处理包括按照分区个数进行图分割并进行分区保存，对相互链接的处于不同分区的顶点进行复制顶点处理。

步骤(3)：将预处理好的数据存入多个图形处理器中，以复制顶点为中心进行广度优先遍历并记录复制边信息；

步骤(4)：将复制边传回中央处理器，检测强连通图并标记属于同一个强连通图的顶点；

步骤(5)：将标记的顶点传回上述多个图形处理器中，进行强连通图检测。

步骤S’2043：根据重新划分后的平面域块中平台的强连通关系，计算重新划分后的平面域块中平面域块的连通关系。

计算重新划分后的平面域块中平面域块的连通关系，便于前述实施例步骤S204中控制游戏AI逃离至第二可躲避平面域块以躲避虚拟追赶角色时，可以获知哪些平面域块是连通平面域块。

上述本申请实施例提供的游戏AI的躲避方法可知，通过将虚拟追赶角色与游戏AI的活动范围象限化为二维坐标系中的四个象限，并根据游戏AI与虚拟追赶角色之间距离的不同选择不同的目标象限或躲避空间，特别地，在虚拟追赶角色所在象限的对角象限不存在第一可躲避平面域块时，根据第二目标象限中平面域块的属性，控制游戏AI逃离至第二目标象限以躲避虚拟追赶角色，使得游戏AI躲避的方式更加灵活多变，优化了游戏AI在外网的胜率，提升了玩家的游戏乐趣和挑战性，也能控制游戏AI与虚拟追赶角色对应玩家段位提升的平衡性，增加了玩家的粘性和活跃性。

为便于更好地实施本申请实施例的游戏AI的躲避方法，本申请实施例还提供一种游戏AI的躲避装置。请参阅图5，为本申请实施例提供的游戏AI的躲避装置的结构示意图。该游戏AI的躲避装置可以包括象限化模块501、第一确定模块502和第一控制模块503，其中：

象限化模块501，用于以游戏AI当前所在位置为二维坐标系的原点，将虚拟追赶角色与游戏AI的活动范围象限化为二维坐标系中的四个象限；

第一确定模块502，用于当游戏AI与虚拟追赶角色之间的距离为第一距离时，确定将虚拟追赶角色所在象限的对角象限作为游戏AI躲避虚拟追赶角色的第一目标象限，其中，第一距离不大于预设距离阈值；

第一控制模块503，用于若第一目标象限不存在第一可躲避平面域块，则根据第二目标象限中平面域块的属性，控制游戏AI逃离至第二目标象限以躲避虚拟追赶角色，其中，第二目标象限包括除虚拟追赶角色所在象限之外的任意象限。

可选的，上述第一控制模块503具体用于搜索第二目标象限中的平面域块，若第二目标象限存在内部具有连通单元的连通平面域块，则根据连通平面域块的属性计算连通平面域块的安全度，将安全度不小于预设安全阈值的连通平面域块确定为游戏AI的第三可躲避平面域块，根据第三可躲避平面域块的几何属性，选择与几何属性相匹配的躲避方案躲避虚拟追赶角色。

可选的，上述根据连通平面域块的属性计算连通平面域块的安全度，将安全度不小于预设安全阈值的连通平面域块确定为游戏AI的第三可躲避平面域块可以是：获取连通平面域块中游戏AI和游戏AI的队友的血量信息、连通平面域块中连通单元的数量信息、距离比以及连通平面域块中安全平台的数量信息中的至少其中之一，根据上述血量信息、连通单元的数量信息、距离比以及安全平台的数量信息，对血量信息、连通单元的数量信息、距离比以及安全平台的数量信息中的至少其中之一分别赋以相应的分数值，按照血量信息、连通单元的数量信息、距离比以及安全平台的数量信息的权重和分数值，计算连通平面域块的安全总分值，将安全总分值不小于预设安全阈值的连通平面域块确定为游戏AI的第三可躲避平面域块，其中，距离比为虚拟追赶角色至连通平面域块的距离与游戏AI至连通平面域块的距离的比值。

请参阅图6，为本申请实施例提供的游戏AI的躲避装置的另一结构示意图。图6与图5在区别在于：该游戏AI的躲避装置还包括第二确定模块601，用于若第二目标象限只存在非连通平面域块，则确定第二目标象限中的安全平台作为躲避虚拟追赶角色的目标平台。

可选的，上述安全平台通过如下方式确定：获取第二目标象限中所有平台在支撑游戏AI时被虚拟追赶角色攻击的热度，将第二目标象限中热度不大于预设热度值的平台确定为安全平台。

请参阅图7，为本申请实施例提供的游戏AI的躲避装置的另一结构示意图。图7与图5在区别在于：该游戏AI的躲避装置还包括第三确定模块701、第一计算模块702和第四确定模块703，其中：

第三确定模块701，用于若第二目标象限只存在非连通平面域块，则确定非连通平面域块是否存在平台；

第一计算模块702，用于若非连通平面域块不存在平台，则根据虚拟追赶角色所在象限中连通平面域块的属性计算虚拟追赶角色所在象限中连通平面域块的安全度；

第四确定模块703，用于将虚拟追赶角色所在象限中连通平面域块的安全度不小于预设安全阈值的连通平面域块确定为游戏AI的第四可躲避平面域块。

请参阅图8a，为本申请实施例提供的游戏AI的躲避装置的另一结构示意图。图8a与图5在区别在于：该游戏AI的躲避装置还包括第二计算模块801、划分模块802和第三计算模块803，其中：

第二计算模块801，用于计算游戏AI所在位置至第二可躲避平面域块之间的所有平面域块中平台的连通关系；

划分模块802，用于根据计算出的连通关系，重新划分游戏AI所在位置至第二可躲避平面域块之间的所有平面域块，使重新划分后的平面域块中同一平面域块的平台强连通；

第三计算模块803，用于根据重新划分后的平面域块中平台的强连通关系，计算重新划分后的平面域块中平面域块的连通关系。

请参阅图8b，为本申请实施例提供的游戏AI的躲避装置的另一结构示意图。图8b与图5在区别在于：该游戏AI的躲避装置还可以包括第二控制模块804，用于当游戏AI与虚拟追赶角色之间的距离为第二距离时，则控制游戏AI逃离至第二可躲避平面域块以躲避所述虚拟追赶角色，其中，第二距离大于预设距离阈值，第二可躲避平面域块与游戏AI所在位置之间存在至少一个安全度小于预设安全阈值的平面域块。

可选的，上述第二控制模块804具体用于排除从游戏AI所在位置至第二可躲避平面域块之间所有平面域块中安全度小于预设安全阈值的平面域块，得到可经过平面域块，基于广度优先遍历的方案，搜索可经过平面域块中游戏AI所在位置至第二可躲避平面域块之间的平面域块，形成可达路径，按照可达路径，控制游戏AI逃离至第二可躲避平面域块。

上述所有的技术方案，可以采用任意结合形成本申请的可选实施例，在此不再一一赘述。

从上述本申请实施例提供的游戏AI的躲避装置可知，通过将虚拟追赶角色与游戏AI的活动范围象限化为二维坐标系中的四个象限，并根据游戏AI与虚拟追赶角色之间距离的不同选择不同的目标象限或躲避空间，特别地，在虚拟追赶角色所在象限的对角象限不存在第一可躲避平面域块时，根据第二目标象限中平面域块的属性，控制游戏AI逃离至第二目标象限以躲避虚拟追赶角色，使得游戏AI躲避的方式更加灵活多变，优化了游戏AI在外网的胜率，提升了玩家的游戏乐趣和挑战性，也能控制游戏AI与虚拟追赶角色对应玩家段位提升的平衡性，增加了玩家的粘性和活跃性。

相应的，本申请实施例还提供一种计算机设备，该计算机设备可以为终端或者服务器，该终端可以为智能手机、平板电脑、笔记本电脑、触控屏幕、游戏机、个人计算机(PC，Personal Computer)、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)等终端设备。如图9所示，图9为本申请实施例提供的计算机设备的结构示意图。该计算机设备400包括有一个或者一个以上处理核心的处理器401、有一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器402及存储在存储器402上并可在处理器上运行的计算机程序。其中，处理器401与存储器402电性连接。本领域技术人员可以理解，图中示出的计算机设备结构并不构成对计算机设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

处理器401是计算机设备400的控制中心，利用各种接口和线路连接整个计算机设备400的各个部分，通过运行或加载存储在存储器402内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器402内的数据，执行计算机设备400的各种功能和处理数据，从而对计算机设备400进行整体监控。

在本申请实施例中，计算机设备400中的处理器401会按照如下的步骤，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的指令加载到存储器402中，并由处理器401来运行存储在存储器402中的应用程序，从而实现各种功能：

以游戏AI当前所在位置为二维坐标系的原点，将虚拟追赶角色与游戏AI的活动范围象限化为二维坐标系中的四个象限；当游戏AI与虚拟追赶角色之间的距离为第一距离时，确定与虚拟追赶角色所在象限相对的象限作为游戏AI躲避虚拟追赶角色的第一目标象限，其中，第一距离不大于预设距离阈值；若第一目标象限不存在第一可躲避平面域块，则根据第二目标象限中平面域块的属性，控制游戏AI逃离至第二目标象限以躲避虚拟追赶角色，其中，第二目标象限包括除虚拟追赶角色所在象限之外的任意象限；当游戏AI与虚拟追赶角色之间的距离为第二距离时，则控制游戏AI逃离至第二可躲避平面域块以躲避虚拟追赶角色，其中，第二距离大于预设距离阈值。

以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。

可选的，如图9所示，计算机设备400还包括：触控显示屏403、射频电路404、音频电路405、输入单元406以及电源409。其中，处理器401分别与触控显示屏403、射频电路404、音频电路405、输入单元406以及电源409电性连接。本领域技术人员可以理解，图9中示出的计算机设备结构并不构成对计算机设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

触控显示屏403可用于显示图形用户界面以及接收用户作用于图形用户界面产生的操作指令。触控显示屏403可以包括显示面板和触控面板。其中，显示面板可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及计算机设备的各种图形用户接口，这些图形用户接口可以由图形、文本、图标、视频和其任意组合来构成。可选的，可以采用液晶显示器(LCD，Liquid Crystal Display)、有机发光二极管(OLED，Organic Light-EmittingDiode)等形式来配置显示面板。触控面板可用于收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板上或在触控面板附近的操作)，并生成相应的操作指令，且操作指令执行对应程序。可选的，触控面板可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器401，并能接收处理器401发来的命令并加以执行。触控面板可覆盖显示面板，当触控面板检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器401以确定触摸事件的类型，随后处理器401根据触摸事件的类型在显示面板上提供相应的视觉输出。在本申请实施例中，可以将触控面板与显示面板集成到触控显示屏403而实现输入和输出功能。但是在某些实施例中，触控面板与触控面板可以作为两个独立的部件来实现输入和输出功能。即触控显示屏403也可以作为输入单元406的一部分实现输入功能。

在本申请实施例中，通过处理器401执行游戏应用程序在触控显示屏403上生成图形用户界面，图形用户界面上的虚拟场景中包含至少一个技能控制区域，技能控制区域中包含至少一个技能控件。该触控显示屏403用于呈现图形用户界面以及接收用户作用于图形用户界面产生的操作指令。

射频电路404可用于收发射频信号，以通过无线通信与网络设备或其他计算机设备建立无线通讯，与网络设备或其他计算机设备之间收发信号。

音频电路405可以用于通过扬声器、传声器提供用户与计算机设备之间的音频接口。音频电路405可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器，由扬声器转换为声音信号输出；另一方面，传声器将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路405接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器401处理后，经射频电路404以发送给比如另一计算机设备，或者将音频数据输出至存储器402以便进一步处理。音频电路405还可能包括耳塞插孔，以提供外设耳机与计算机设备的通信。

输入单元406可用于接收输入的数字、字符信息或用户特征信息(例如指纹、虹膜、面部信息等)，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。

电源409用于给计算机设备400的各个部件供电。可选的，电源409可以通过电源管理系统与处理器401逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源409还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。

尽管图9中未示出，计算机设备400还可以包括摄像头、传感器、无线保真模块、蓝牙模块等，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

由上可知，本实施例提供的计算机设备，通过将虚拟追赶角色与游戏AI的活动范围象限化为二维坐标系中的四个象限，并根据游戏AI与虚拟追赶角色之间距离的不同选择不同的目标象限或躲避空间，特别地，在与虚拟追赶角色所在象限相对的象限不存在第一可躲避平面域块时，根据第二目标象限中平面域块的属性，控制游戏AI逃离至第二目标象限以躲避虚拟追赶角色，使得游戏AI躲避的方式更加灵活多变，优化了游戏AI在外网的胜率，提升了玩家的游戏乐趣和挑战性，也能控制游戏AI与虚拟追赶角色对应玩家段位提升的平衡性，增加了玩家的粘性和活跃性。

本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。

为此，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其中存储有多条计算机程序，该计算机程序能够被处理器进行加载，以执行本申请实施例所提供的任一种游戏AI的躲避方法中的步骤。例如，该计算机程序可以执行如下步骤：

以游戏AI当前所在位置为二维坐标系的原点，将虚拟追赶角色与游戏AI的活动范围象限化为二维坐标系中的四个象限；当游戏AI与虚拟追赶角色之间的距离为第一距离时，确定与虚拟追赶角色所在象限相对的象限作为游戏AI躲避虚拟追赶角色的第一目标象限，其中，第一距离不大于预设距离阈值；若第一目标象限不存在第一可躲避平面域块，则根据第二目标象限中平面域块的属性，控制游戏AI逃离至第二目标象限以躲避虚拟追赶角色，其中，第二目标象限包括除虚拟追赶角色所在象限之外的任意象限；当游戏AI与虚拟追赶角色之间的距离为第二距离时，则控制游戏AI逃离至第二可躲避平面域块以躲避虚拟追赶角色，其中，第二距离大于预设距离阈值。

以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。

其中，该存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取记忆体(RAM，Random Access Memory)、磁盘或光盘等。

由于该存储介质中所存储的计算机程序，可以执行本申请实施例所提供的任一种游戏AI的躲避方法中的步骤，因此，可以实现本申请实施例所提供的任一种游戏AI的躲避方法所能实现的有益效果，详见前面的实施例，在此不再赘述。

以上对本申请实施例所提供的一种游戏AI的躲避方法、装置、存储介质及计算机设备进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。