深入 GalCon：Python、游戏开发和人工智能
Alex. J. Champandard
赖勇浩（http://laiyonghao.com） 译
原文地址：http://aigamedev.com/open/interviews/inside-galcon-python-ai/
AiGameDev.com在这个周一的 pratical insights 是对Phil Hassey采访。Phil 是一个独立游戏开发者，也是游戏产业社区的活跃分子。他曾赢得2006年4月的 Ludum Dare 比赛（这个比赛关注群体行为），结果就是产生了名为 GalCon 的非常流行的游戏——上世纪 80 年代叫 Galactic Conquest 的游戏的复刻版。
我最近经常跟 Phil 通 email，问他很多关于 Galcon 的问题，比如人工智能、用 Python 开发游戏等。你可以在访问他的网站或 GalCon 的网站找到关于他的项目的更多的信息。此外，还可以下载游戏的demo 。
截图1：Ludum Dare 比赛的参赛作品。
Alex Champandard：您好，Phil，感谢您抽出时间来回答这些问题！您能否简要地介绍自己，以及关于成为游戏开发者的背景呢？
Phil Hassey：我自 10 岁以来就一直在制作游戏。我想大概是因为我没有其它事情可做 :)，我最喜爱的语言是Python，所有的游戏都是用它开发的。当然我也用 C 写性能敏感的东西，也基于 PHP 来开发 Web 项目。我的游戏大部分都是开源的，我写了不少适用于游戏开发的开源工具/库。
Phil Hassey 开发的游戏：
Imitation Pickles — Games
AC：Galcon 创意从何而来的呢？能否向不知道这个游戏的读者简单地介绍一下这个游戏？
PH：2006年4月有一个48小时的游戏开发竞赛称为Ludum Dare。比赛主题是群体，而且我一直希望再度缔造“银河征服”风格的游戏，所以我尝试实现飞船群。游戏的原型在48个小时内做出来并赢得了比赛。后来我接受了大家的鼓励，继续开发，然后就有了 GalCon。
Phil Hassey 的相关材料：
The Glorious History of Galcon
AC ：这些飞船是游戏的重要组成部分，我很好奇你如何实现它们的。是否基于 Craig Reynold 的操控行为理论？需要实现很多特定的算法吗？
PH：其实算法很简单-给所有的飞船指定目的地即可。然后执行碰撞检测，让它们腾出地方。
AC ：模拟这么多的飞船，你遇到性能问题了吗？如果是遇到过，又是如何解决这些问题的呢？
PH：当然遇过。以前的版本一屏上最多能有 4096 个元素，而我用的又是蛮力碰撞检测。所以在某些情况下，速度就变得相当慢了。当前版本的最大值是2048，并且使用了网格细分屏幕的碰撞检测算法。在把飞船放到屏幕上的时候，我也用来些心思来初始化它们的显示，以
相关文档：
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