配置 Nexerelin 战略 AI 与扩张规模

战略 AI 根据当前势力的市场、关系与资源形成关注项，再选择行动。本节为齿轮工业配置关注项倍率，查询已有 AI 并触发一次会议，再比较入侵、封锁和复活的规模计算。行动资格与舰队规模分别说明，才能解释配置改变了哪一部分结果。

本节预期阅读时间：~18 分钟。

本节预期操作时间：~30 分钟。

学习目标

完成后，您将能够：

用正确的 concern ID 调整自定义势力的战略优先级；
查询 StrategicAI 是否已创建，并在实例就绪后主动刷新会议；
区分入侵规模倍率和复活全局条件，解释最终判断。

前置知识

[C19-S2] 的势力配置与身份；
[C19-S3] 的两种星区和已生成市场；
[C14-S1] 的生涯时间推进；
[C11-S1] 的舰队点数和生成规模。

开启战略 AI 与关注项

在 gear_industry.json 的战略字段中开启入侵，并按 concern ID 调整两个实际会被战略系统读取的关注项：

"useStrategicAI": true,
"canInvade": true,
"invasionFleetSizeMod": 0.25,
"strategyPriorityMults": {
  "vulnerableEnemyTarget": 1.15,
  "commodityCompetition": 0.9
}

military 和 economy 是 concern 标签，不是可供 strategyPriorityMults 查找的键；写入它们不会改变上述两个 concern 的优先级。

concern ID 来自 Nexerelin 的 data/config/exerelin/strategicAIConfig.json，采用 concerns 下的键名。

全局战略 AI 开启时，库按存活势力与 useStrategicAI 建立实例，canInvade 参与入侵许可。strategyPriorityMults 以 concern ID 查找倍率：脆弱敌方目标乘 1.15，商品竞争乘 0.9；实际关注项的其他修饰与行动条件继续生效。

规模字段 invasionFleetSizeMod 为 0.25，稍后的共同倍率因此取得势力部分 1.25。这项参数改变规模，关注项倍率改变优先级，二者各自进入对应计算。

查询已有 AI

将本节两个完整类保存到 src/data/scripts/gearin/modcompat/。GearInStrategicAIProbe 查询的是已经登记到 Sector PersistentData 的实例。

GearInStrategicAIProbe 的 concernCount()、forceMeetingIfReady() 与 ensureAI() 先从 sector persistent-data map 读取，再用 null 守卫确认 AI 生命周期；需要补建时调用 addAIIfNeeded()：

StrategicAI ai = StrategicAI.getAI(factionId);
return ai == null ? 0 : ai.getExistingConcerns().size();

getAIsMap() 按需在 Sector PersistentData 建立 map，当前势力尚无实例时 getAI() 返回 null。addAIIfNeeded() 创建实例后登记 Intel、脚本与 map；正常接入由库按存活势力和 useStrategicAI 进行。已有实例后再调用会议。

public boolean ensureAI(String factionId) {
    StrategicAI before = StrategicAI.getAI(factionId);
    StrategicAI created = StrategicAI.addAIIfNeeded(factionId);
    return before == null && (created != null || StrategicAI.getAI(factionId) != null);
}

尚未建立实例时，数量查询返回 0，会议请求返回 false。正常登记由库检查存活状态与配置；直接调用 ensureAI(...) 则按当前有效势力补建，因而适合明确需要这项操作的测试输入。

在已有实例上推进战略会议

在已启用 Nexerelin 的测试生涯中，通过 Console Commands 读取当前状态：

runcode data.scripts.gearin.modcompat.GearInStrategicAIProbe p = new data.scripts.gearin.modcompat.GearInStrategicAIProbe(); com.fs.starfarer.api.Global.getLogger(p.getClass()).info("GearIn strategy: map=" + p.aiMapSize() + " concerns=" + p.concernCount("gear_industry") + " respawnChecks=" + p.respawnAllowedByRules("gear_industry"));

确认实例已经存在，再请求会议：

runcode new data.scripts.gearin.modcompat.GearInStrategicAIProbe().forceMeetingIfReady("gear_industry");

forceMeeting() 提前让更新间隔到期，并执行关注项更新、查找与行动选择。进入普通生涯以后，执行结果可以在战略 Intel 中观察；新档后台推进期间，这项更新会跳过。

会议会改变当前战略状态

会议更新真实关注项，也可能建立行动。使用测试存档观察，数量查询与一次会议的作用分别记录。

从共同倍率读出规模

GearInInvasionScaleProbe.estimate() 让日志能解释最终规模来源，并避免重复乘全局值：

float combined = InvasionFleetManager.getInvasionSizeMult(factionId);
return baseSize * combined;

getInvasionSizeMult() 已经计算 1 + invasionFleetSizeMod 并乘上 NexConfig.invasionFleetSizeMult，调用方只再乘一次基础规模。

本例势力部分为 1.25，全局 invasionFleetSizeMult 为 1 时，基础 100 得到 125；全局改为 1.2 后得到 150。每个系数只乘一次。

编者建议调整势力规模时一并比较封锁与复活。getInvasionSizeMult() 虽以入侵命名，三个事件都调用它；只观察普通入侵，容易漏掉另外两类舰队同时扩大的结果。

比较入侵、封锁与复活

GearInInvasionScaleProbe.applyEventPostProcessing() 先取得基础规模，再应用共同倍率和事件自己的后处理；invasion 不附加事件倍率，respawn 使用 RESPAWN_SIZE_MULT，blockade 先保证最小规模，再乘 BLOCKADE_SIZE_MULT 并加入固定 FP：

float fp = baseSize;
if (type == InvasionFleetManager.EventType.BLOCKADE) {
    fp = Math.max(fp, InvasionFleetManager.MIN_BLOCKADE_SIZE);
}
fp *= InvasionFleetManager.getInvasionSizeMult(factionId);
if (type == InvasionFleetManager.EventType.RESPAWN) {
    fp *= InvasionFleetManager.RESPAWN_SIZE_MULT;
} else if (type == InvasionFleetManager.EventType.BLOCKADE) {
    fp = fp * InvasionFleetManager.BLOCKADE_SIZE_MULT
            + InvasionFleetManager.BLOCKADE_FLAT_FP_BONUS;
}
return fp;

目标筛选仍由事件类型自己的入口负责：blockade 检查 canBlockade 或伤害型 concern，respawn 额外受复活资格和目标权重影响。不能把这些资格条件折叠进 getInvasionSizeMult()。

**本方法估算当前片段的规模后处理。**实际生成还会使用调用方 sizeMult、资金池和目标条件，最终舰队按本次事件确认。这里固定基础值，比较共同倍率、封锁最小规模、事件倍率和固定 FP。

用同一个 100 FP 输入比较三个分支：

runcode data.scripts.gearin.modcompat.GearInInvasionScaleProbe p = new data.scripts.gearin.modcompat.GearInInvasionScaleProbe(); for (exerelin.campaign.fleets.InvasionFleetManager.EventType t : new exerelin.campaign.fleets.InvasionFleetManager.EventType[]{exerelin.campaign.fleets.InvasionFleetManager.EventType.INVASION, exerelin.campaign.fleets.InvasionFleetManager.EventType.BLOCKADE, exerelin.campaign.fleets.InvasionFleetManager.EventType.RESPAWN}) { com.fs.starfarer.api.Global.getLogger(p.getClass()).info("GearIn scale: " + t + " fp=" + p.applyEventPostProcessing("gear_industry", 100f, t)); }

分别观察复活开关与资格

GearInStrategicAIProbe.respawnAllowedByRules() 把复活开关、事件开关、势力资格和次数上限分开判断：

SectorManager manager = SectorManager.getManager();
boolean respawnPossible = manager != null
        && manager.isRespawnFactions()
        && NexConfig.enableHostileFleetEvents
        && NexConfig.enableInvasions;

factionRespawnInterval 只决定检查间隔，maxFactionRespawns 为负数表示不设上限；noHomeworld 是程序化星区的母星配置，不是复活开关。

这些条件满足时探针返回 true。实际候选还受起始势力限制、存活状态、复活冷却、排除势力和可选目标影响，返回值表示本方法检查的条件通过。

完整最小例

两个完整角色分别读取 AI 状态和计算事件规模：

完整成品：GearInInvasionScaleProbe

package data.scripts.gearin.modcompat;

import exerelin.campaign.fleets.InvasionFleetManager;

public final class GearInInvasionScaleProbe {
    public float estimate(String factionId, float baseSize) {
        float combined = InvasionFleetManager.getInvasionSizeMult(factionId);
        return baseSize * combined;
    }

    public float applyEventPostProcessing(String factionId, float baseSize,
            InvasionFleetManager.EventType type) {
        float fp = baseSize;
        if (type == InvasionFleetManager.EventType.BLOCKADE) {
            fp = Math.max(fp, InvasionFleetManager.MIN_BLOCKADE_SIZE);
        }
        fp *= InvasionFleetManager.getInvasionSizeMult(factionId);
        if (type == InvasionFleetManager.EventType.RESPAWN) {
            fp *= InvasionFleetManager.RESPAWN_SIZE_MULT;
        } else if (type == InvasionFleetManager.EventType.BLOCKADE) {
            fp = fp * InvasionFleetManager.BLOCKADE_SIZE_MULT
                    + InvasionFleetManager.BLOCKADE_FLAT_FP_BONUS;
        }
        return fp;
    }
}

完整成品：GearInStrategicAIProbe

package data.scripts.gearin.modcompat;

import java.util.Map;

import exerelin.campaign.SectorManager;
import exerelin.campaign.ai.StrategicAI;
import exerelin.utilities.NexConfig;

public final class GearInStrategicAIProbe {
    public int aiMapSize() {
        Map<String, StrategicAI> ais = StrategicAI.getAIsMap();
        return ais.size();
    }

    public int concernCount(String factionId) {
        StrategicAI ai = StrategicAI.getAI(factionId);
        return ai == null ? 0 : ai.getExistingConcerns().size();
    }

    public boolean ensureAI(String factionId) {
        StrategicAI before = StrategicAI.getAI(factionId);
        StrategicAI created = StrategicAI.addAIIfNeeded(factionId);
        return before == null && (created != null || StrategicAI.getAI(factionId) != null);
    }

    public boolean forceMeetingIfReady(String factionId) {
        StrategicAI ai = StrategicAI.getAI(factionId);
        if (ai == null) {
            return false;
        }
        ai.forceMeeting();
        return true;
    }

    public boolean respawnAllowedByRules(String factionId) {
        SectorManager manager = SectorManager.getManager();
        if (manager == null || !manager.isRespawnFactions()) {
            return false;
        }
        int maxRespawns = NexConfig.maxFactionRespawns;
        boolean hasAttempt = maxRespawns < 0
                || manager.getNumRespawns(factionId) < maxRespawns;
        return NexConfig.enableHostileFleetEvents
                && NexConfig.enableInvasions
                && NexConfig.getFactionConfig(factionId).playableFaction
                && hasAttempt;
    }
}

验证方案

前置数据：Nexerelin 与 Console Commands 已启用，齿轮工业拥有市场，全局 enableStrategicAI 开启；在 Nexerelin 设置中开启 showStrategicAI 以显示战略 Intel，采用 LunaLib 面板时保存对应开关。准备随机测试新档与测试存档。

保存战略字段与两个类，构建重启，进入测试生涯并执行正文状态查询。
比较 map 与 concern；补建实验采用当前有效势力确无实例的输入，调用 ensureAI 后再查询。
在 AI 已建立的生涯执行正文会议命令，观察 concern 和实际行动。
用基础 100 比较势力 0.25、全局 1 与 1.2 的估算；实验完成后恢复全局原值。
对 invasion、blockade 和 respawn 使用同一基础规模，分别记录最小规模、事件倍率和固定 FP。
打开复活设置，记录 respawnAllowedByRules() 在达到次数上限前后的返回值，并核对目标资格。

预期结果：

两个配置中的 concern ID 能影响战略优先级；
AI 未建立时探针返回安全值，建立后可以刷新会议；
AI 缺失时 ensureAI() 补建实例，map 条目数增加 1；
getInvasionSizeMult() 的组合倍率只被应用一次；
blockade 的最小规模、1.2 倍事件倍率和 120 FP 固定加成分别可见；
respawn 的 1.2 倍事件倍率不会被误写成 invasion 的共同倍率；
复活查询反映其检查的管理器、事件开关、可玩性和次数；实际候选继续按冷却、存活和目标处理。

故障分析

新档创建早期出现 NullPointerException：Nexerelin 尚未建立该势力的 StrategicAI。
- 解决方案：保留 null 守卫并延迟到进入生涯后调用 forceMeeting()。
战略 AI 已有关注项却没有入侵行动：全局事件、入侵许可、保护期、入侵点数或关注项条件尚未通过。
- 解决方案：核对势力与全局开关，检查保护期和入侵点数，并确认 concern 带有 canInvade 或伤害型标签，再推进战略周期。
入侵舰队规模异常大：调用方在 getInvasionSizeMult() 结果上又乘了一次全局倍率。
- 解决方案：移除重复乘法。
封锁舰队规模偏小：只应用了共同倍率，没有先执行 MIN_BLOCKADE_SIZE 和 blockade 的固定后处理。
- 解决方案：按事件类型逐项记录。
复活舰队被当作普通入侵：没有应用 RESPAWN_SIZE_MULT 或复活目标筛选。
- 解决方案：使用 EventType.RESPAWN 分支。
被消灭势力没有复活：复活开关、敌对舰队事件、入侵开关、次数上限、势力资格或检查间隔未满足。
- 解决方案：逐项核对并推进到下一检查周期。

总结

关注项倍率参与战略选择，已有 AI 的会议推进当前决策，规模倍率则在生成事件时组合。入侵、封锁与复活共用势力倍率，各自保留后处理与资格；探针把这些计算分开显示，实际行动再根据星区状态、资源与目标建立。

建议参考项

exerelin.campaign.ai.StrategicAI：getAI 取得势力战略 AI；
exerelin.campaign.fleets.InvasionFleetManager：getInvasionSizeMult 读取入侵规模倍率，EventType 区分 invasion、blockade 和 respawn；
exerelin.utilities.NexConfig：全局战略、入侵与复活设置。