実行管理(ゲームAI)
実行管理(ゲームAI)(Execution Management)は、ゲームの性能を維持しながら多数のAIシステムを効率的に駆動するためのインフラ技術を扱う。ゲームはリアルタイムでフレームを生成する必要があるため、AI演算がフレームドロップを引き起こさないように管理することが核心である。
性能制約事項
- CPUリソース配分: AIはゲームロジック、物理、レンダリングとCPUリソースを共有する。全体演算量の一定割合（通常10〜20%）内でのみ実行されなければならない。
- メモリ管理: 大規模なエージェントが存在する場合、各エージェントが使用するデータサイズを最小化しなければならない。
主な管理手法
- スケジューリング (Scheduling): すべてのエージェントを毎フレーム更新する代わりに、重要度に応じて更新頻度を調節する方式。
- タイムスライシング(Time-Slicing): 演算量が大きい作業（例：経路探索）を複数のフレームに分けて実行する。
- LOD (Level of Detail): プレイヤーと遠い距離にあるAIは単純なロジックを適用するか、更新周期を大幅に延ばす。
- 負荷分散 (Load Balancing): フレームごとに実行するAI演算の最大値を設定し、これを超過する場合、次のフレームに作業を回す方式。
- マルチスレッド: AI演算をメインスレッドと分離し、別のCPUコアで並列に処理する。
関連システム
- メッセージングシステム: エージェント間あるいはシステム間の通信を非同期的に処理し、結合度を下げる。
- イベントドリブン構造: 特定の事件が発生したときのみ関連AIロジックを呼び起こし、演算の無駄を減らす。