ДОСЛІДЖЕННЯ ТА МОДЕЛЮВАННЯ ІГРОВОГО ПРОЦЕСУ НА БАЗІ МЕТОДІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ

Автор(и)

  • Ольга Вікторівна Кривенко ДВНЗ «ПДТУ»
  • Михайло Михайлович Загірний ДВНЗ «ПДТУ»

DOI:

https://doi.org/10.31498/2522-9990222020197581

Ключові слова:

Unity, машинне навчання, машинний інтелект, нейроні мережі, генетичні алгоритми, ігровий агент, відеогра, програмний модуль

Анотація

Методи машинного інтелекту з навчанням привносять свою специфіку до створення і налагодження ігрової системи.  Одна з головних проблем - це необхідність передбачення усього набору вхідних ситуацій і можливих відповідей на моменті проектування і неможливість розширення їх списку без перенавчання. Це призводить до звуження можливості їх використання у реальних ігрових системах. Об'єктом дослідження є процеси створення і навчання ігрових агентів на основі еволюційних підходів штучного інтелекту. Мета роботи - розробка і обґрунтування формальної моделі ігрового агенту, заснованої на методах машинного навчання, програмна реалізація ігрового процесу з застосуванням нейронних мереж та еволюційних методів оптимізації при множинних генераціях популяцій ігрових агентів. Для здійснення поставленої мети досліджена теоретична база, існуюча дослідження та розробки в галузі; спроектовано ігровий сценарій, визначені основні агенти, їх основні можливості та очікувана поведінка; реалізоване навчання ігрових агентів різними типами нейронних мереж; виконане тестування розробок, оцінка якості поведінки й прийняття рішень штучним інтелектом з використанням нейронних мереж; проведений порівняльний аналіз різних типів нейронних мереж, запропонування рекомендацій щодо їх використання для заданих умов. Для відображення штучної нейронної мережі використані шаблоні компоненти слою, нейрону і мосту. Створений програмний модуль дозволить ігровим агентам, побудованим з використанням різних нейронних мереж, суперничати один з іншим (а не з людиною, як у звичайному режимі гри), дозволить виявити більш підготовленого з них. Наукова новизна одержаних результатів полягає у тому, що формалізовано модель ігрового агенту, в основі якої методи машинного навчання. Отримані в роботі результати можуть бути використані при розробці відеоігор, побудованих на базі штучного інтелекту ігрових агентів, що гуртуються на методах машинного навчання, а також в рамках інших наукових досліджень.

Біографії авторів

Ольга Вікторівна Кривенко, ДВНЗ «ПДТУ»

к.т.н., доцент кафедри «Інформатика»

Михайло Михайлович Загірний, ДВНЗ «ПДТУ»

магістрант кафедри «Інформатика»

Посилання

Outline of machine learning [Електронний ресурс]. – Режим доступу:

https://en.wikipedia.org/wiki/Outline_of_machine_learning#Machine_learning_algorithms. –

Заголовок з екрану.

Charles D. The Past, Present and Future of Artificial Neural / D. Charles, S. Mcglinchey

// in Proceedings of the Fifth International Conference on Computer Games: Artificial Intelligence,

Design and Education. - 2004. - pp. 163–169.

Miikkulainen R. Creating Intelligent Agents in Games / R. Miikkulainen,

R. Miikkulainen // Proc. Natl. Acad. Eng. 20006 Conf. Front. Eng. - vol. 2004.- no. Ml. - 2006.

Buckland M. Programming Game AI by Example / M. Buckland // Wordware Game

Developers Library. - Jones & Bartlett Learning. -2005.- 495 p.

Schwab B. AI game engine programming / B. Schwab // Second edn. Cengage Learning.-

- 736 p.

Wender S. Data Mining and Machine Learning with Computer Game Logs / S. Wender,

I. Watson.- no. October, 2007.

##submission.downloads##

Опубліковано

2020-02-20

Номер

Розділ

Інформаційні технології