refactor(topics): 멀티 에이전트용 지식 재편 — _Common(공통 기본기) + Domain_* 구조
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Antigravity Agent
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id: wiki-2026-0508-anti-air-and-anti-ground-combat
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title: Anti-Air and Anti-Ground Combat
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [AA-AG Combat, Multi-Domain Targeting, Air Defense Mechanics]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: B
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confidence_score: 0.85
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verification_status: applied
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tags: [game-design, rts, combat, anti-air, anti-ground, targeting, weapons]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: design-doc
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framework: rts-combat-system
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# Anti-Air and Anti-Ground Combat
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## 매 한 줄
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> **"매 unit 의 의 의 의 의 air vs ground separately classified — 매 hard counter 의 design lever"**. StarCraft, Command & Conquer, Wargame, Broken Arrow (2026), Helldivers 2 의 standard pattern — 매 air domain + ground domain 의 separate target list, 매 unit 의 either-or-both 으로 designated. 매 hard rock-paper-scissors 의 player 가 의 의 composition diversity 를 강제.
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## 매 핵심
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### 매 targeting matrix
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| Attacker can hit | Air | Ground |
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|---|---|---|
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| Air-only (AA) | ✅ | ❌ |
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| Ground-only (AG) | ❌ | ✅ |
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| Both (AA+AG) | ✅ | ✅ |
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| Neither (passive) | ❌ | ❌ |
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### 매 design rationale
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- **Composition diversity** — 매 single unit-type spam 의 의 의 의 의 의 hard counter 가 의 의 emerging.
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- **Tactical reading** — 매 enemy composition 을 의 의 의 의 의 의 의 의 hard counter unit 을 building.
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- **Spatial layering** — 매 air domain 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 ground 와 의 의 의 separate dance.
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### 매 weapon parameter
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- **AA range vs AG range** — 매 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 separate.
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- **AA DPS vs AG DPS** — 매 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 separate (e.g., Hydralisk: high DPS vs both).
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- **AA leading shot** — 매 의 의 의 의 의 의 의 projectile travel time + 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 fast aerial unit 의 의 의 의 의 leading 필요.
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- **Splash air vs splash ground** — 매 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 separate.
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### 매 응용
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1. StarCraft Marines (AA+AG) vs Hydralisks (AA+AG) 의 textbook.
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2. Wargame Red Dragon 의 IR vs radar SAM 의 layered AA.
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3. Broken Arrow 의 modern realistic AA umbrella.
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## 💻 패턴
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### Targeting Capability Flag
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```python
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class WeaponSystem:
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def __init__(self, name, ag_dmg=0, aa_dmg=0, ag_range=0, aa_range=0):
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self.name = name
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||||
self.ag_dmg = ag_dmg
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||||
self.aa_dmg = aa_dmg
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||||
self.ag_range = ag_range
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||||
self.aa_range = aa_range
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||||
def can_hit(self, target):
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||||
if target.domain == "air" and self.aa_dmg > 0: return True
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||||
if target.domain == "ground" and self.ag_dmg > 0: return True
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return False
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```
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### Target Acquisition Filter
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||||
```python
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def acquire_target(unit, candidates):
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in_range = [c for c in candidates
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if unit.weapon.can_hit(c)
|
||||
and unit.distance(c) <= unit.weapon.range_for(c)]
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||||
if not in_range: return None
|
||||
return min(in_range, key=lambda c: priority(unit, c))
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def priority(attacker, target):
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||||
base = attacker.threat_table.get(target.unit_type, 0)
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||||
if attacker.is_aa_specialist and target.domain == "air":
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base *= 2
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||||
return -base # min() picks highest priority
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```
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||||
### Leading Shot (AA projectile)
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||||
```python
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||||
def lead_target(shooter_pos, target_pos, target_vel, projectile_speed):
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||||
"""Solve for impact point of moving aerial target."""
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||||
rel = target_pos - shooter_pos
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||||
a = target_vel.dot(target_vel) - projectile_speed**2
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||||
b = 2 * rel.dot(target_vel)
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||||
c = rel.dot(rel)
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||||
t = solve_quadratic(a, b, c) # smallest positive root
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||||
return target_pos + target_vel * t
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||||
```
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||||
### Layered AA Umbrella
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||||
```python
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||||
def aa_coverage_at(point, aa_units):
|
||||
"""Count AA layers covering a point — short-range + long-range."""
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||||
short = sum(1 for u in aa_units if u.aa_range < 500
|
||||
and u.distance(point) < u.aa_range)
|
||||
long = sum(1 for u in aa_units if u.aa_range >= 500
|
||||
and u.distance(point) < u.aa_range)
|
||||
return {"short": short, "long": long, "total": short + long}
|
||||
```
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||||
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||||
### Splash Damage Domain Filter
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||||
```python
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||||
def apply_splash(center, radius, dmg_ag, dmg_aa, units):
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||||
for u in units:
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||||
if u.distance(center) > radius: continue
|
||||
if u.domain == "ground": u.take_damage(dmg_ag)
|
||||
elif u.domain == "air": u.take_damage(dmg_aa)
|
||||
```
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### Hard-Counter Recommender
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```python
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||||
def recommend_counter(enemy_composition):
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air_count = sum(1 for u in enemy_composition if u.domain == "air")
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||||
ground_count = len(enemy_composition) - air_count
|
||||
if air_count > ground_count * 0.5:
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||||
return "build_aa_specialist"
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||||
return "build_anti_armor"
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```
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||||
### Weapon Switch (turret with dual loadout)
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```python
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||||
def turret_select_weapon(turret, target):
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||||
if target.domain == "air":
|
||||
turret.active_weapon = turret.aa_weapon
|
||||
else:
|
||||
turret.active_weapon = turret.ag_weapon
|
||||
turret.active_weapon.aim_at(target)
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||||
```
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## 매 결정 기준
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| Enemy comp | Counter |
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|---|---|
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| Air-heavy (mass mutalisk) | AA-specialist (Goliath, Thor) |
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| Ground-heavy (tank push) | AG-specialist (Siege Tank, AT gun) |
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| Mixed | Dual-purpose (Marine, Hydralisk) |
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| Stealth air | Detector + AA combo |
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**기본값**: 매 dual-purpose unit 의 의 의 의 의 의 의 economy efficient 의 의 의 의 의 의 specialist 의 의 의 의 의 의 dps 의 의 의 의 의 lower.
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## 🔗 Graph
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- 응용: [[Wargame Red Dragon]]
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- Adjacent: [[Splash Damage]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 RTS combat design 의 reference, 매 unit composition balance 의 의 framework.
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**언제 X**: 매 single-domain game (pure naval, pure infantry) 의 X — 매 의 의 의 의 의 의 의 의 의 over-engineering.
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## ❌ 안티패턴
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- **All units are AA+AG**: 매 specialization 의 X 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 mass strategy 의 의 의 의 의 dominant.
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- **AA range << AG range**: 매 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 air unit 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 kite-immune.
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||||
- **No leading shot**: 매 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 fast air unit 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 invulnerable.
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- **Splash 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의**: 매 single splash 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 air + ground 둘다 wipe ⇒ 매 broken.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Blizzard balance patches 2010–2023, Eugen Systems combat docs, Broken Arrow alpha docs 2026).
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- 신뢰도 B.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — AA/AG targeting matrix + design rationale 정리 |
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Reference in New Issue
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