War3的AI没有必要使用你提及的算法，或者说，根本无法使用。
有相关经验表明，游戏的AI如果采用神经网络等算法，会傻得出奇。
使用学院派算法的AI总会做出匪夷所思的动作，让人无法理解，游戏性尽失。
其主要原因在于遗传算法、模拟退火算法、神经网络算法、各种分类算法等等，都是高度概括化的，旨在找到局部最优解/或者找到全局关系。但是我们的AI实际不需要最优解和全局关系，一是你的电脑没那么叼，这么复杂的情况，如果真的高度概括出来了，其复杂程度是很高的，你的电脑也带不动，其次是算法在训练过程中收敛也会很慢，因为样本太过复杂，所以也许要花上很久（几年？猜的）来收敛，如果我们降低收敛精度要求来使速度加快，AI就会变得非常傻，做游戏明显不能这样。即使上述问题都被解决了，还有个问题就是，电脑得到了最优解和最优数学模型，你作为玩家就没有胜利的希望了，这游戏 给谁玩？
即使设计公司神经病般的决定如此设计，每当你的游戏有更新，兵种变化，数据变化，整个算法 就要重新训练，玩家需要重新下载AI的全部内容，对用户的体验和公司的工作效率都有损害。
战略类游戏的AI，还是有限状态机。
根据不同情况分类做不一样的事情，全都设计好，设计的尽量详细，就OK了。
关于其复杂度：
这类AI的程序体往往超乎想象的长，当然具体长度和游戏本身的设计也有一定关系，和游戏其它部分代码的设计优化程度也有关系，但是即使在较优环境中，其AI长度也是很长的。具体原因就在于其事无巨细的分类了所有情况，规定了AI在不同时间不同情况所做的不同事情，作为一个战略类游戏，尤其是即时战略类游戏，这是十分复杂的，情况十分多，因此程序本身也会相当的长。
但是他运行速度又快！又像人类在玩！又给了玩家胜利的可能！又容易设计和更改！
何乐而不为呢？
