Learning Enemy | HackMe April

Играта може да е shooter, arena, dodge, maze, platformer или друг малък 2D формат.
Важно е да има враг или врагове, които наблюдават поведението на играча и променят стратегията си чрез идеи като N-gram, heatmap, Q-table или малък perceptron.
Предавате работещ build, LEARNING_TRACE.md и кратко replay/GIF, в което се вижда промяната.

Това е само примерна посока, не задължителен жанр: малка арена, карта на движенията и враг, който променя начина си на атака.

Задължително

Трябва ясно да се вижда как врагът се променя с времето и защо играта става по-трудна.

Играчът прави едни и същи или сходни движения, а врагът започва да ги разпознава чрез pattern matching, N-gram анализ, heatmap или друг ясен механизъм.
След това врагът променя стрелба, посока, позициониране, скорост, капани или избор на цел на база на наученото.
Резултатът трябва да е видим в самата игра, а не само описан в markdown.
Не е нужно да ползвате сложен ML, но трябва да има реално учене от данни за играча, а не фиксиран предварително pattern.

Добри идеи: N-gram на последните WASD ходове, heatmap на движенията, Q-table, предсказване на следваща посока или малък perceptron.
Може да имате един враг, който става по-умен, или няколко врага, които учат различни неща.
Силно решение е това, при което ясно личи какво е научил врагът от конкретен стил на игра.

N-gram на движенията: врагът пази последните WASD ходове на играча, опитва се да предскаже следващата посока и стреля там.
Карта на движенията: врагът натрупва кои зони се посещават най-често и започва да цели или пази точно тези места.
Промяна на поведение според навика: ако играчът често бяга вляво, стои близо до стени или влиза през едни и същи коридори, врагът измества позиция, timing или вида атака, за да го пресече.

Просто повече живот, повече damage или фиксирано вдигане на трудността с времето.
Чисто случаен хаос без връзка с поведението на играча.
Предварително написан pattern, който е еднакъв във всяка игра и не използва нищо от текущата сесия.