CIVILICA We Respect the Science
(ناشر تخصصی کنفرانسهای کشور / شماره مجوز انتشارات از وزارت فرهنگ و ارشاد اسلامی: ۸۹۷۱)

گواهی نمایه سازی مقاله طراحی کاراکترهای غیر قابل بازی توسط روشهای پیشبینی ارزش در یادگیری تقویتی

عنوان مقاله: طراحی کاراکترهای غیر قابل بازی توسط روشهای پیشبینی ارزش در یادگیری تقویتی
شناسه (COI) مقاله: CGCO02_075
منتشر شده در دومین کنفرانس ملی بازی های رایانه ای؛ فرصت ها و چالش ها در سال ۱۳۹۵
مشخصات نویسندگان مقاله:

امین بابادی - دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر، دانشگاه صنعتی اصفهان، اصفهان، ایران
مهران صفایانی - دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر، دانشگاه صنعتی اصفهان، اصفهان، ایران

خلاصه مقاله:
یکی از مهمترین دغدغهها در توسعه بازی های ویدیویی، طراحی هوش مصنوعی کاراکترهای غیر قابل بازی است. مهمترین نیازمندی در طراحی هوش مصنوعی این کاراکترها، چالش برانگیز بودن و شکست پذیر بودن آنها به صورت توام است. به عبارت دیگر، هوش مصنوعی بازی باید به گونه ای باشد که پیروز شدن در بازی را برای بازیکن سخت کند و در عین حال این میزان سختی نباید آنقدر زیاد باشد که لذت بازی کردن از بازیکن گرفته شود. به همین دلیل، در اغلب بازیهای تجاریبه جای استفاده از تکنیک های مدرن هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشین ، از تکنیکهای سادهای مانند ماشینهای حالت متناهی و سامانههای قانون مبنا استفاده میشود. در این مقاله، با استفاده از روشهای پیشبینی ارزش در حوزه یادگیری تقویتی، روشی برای طراحی هوش مصنوعی کاراکترهای غیرقابل بازی ارایه میشود. از مهمترین مزیتهای این روش، میتوان به عدم قطعیت و قابلیت تنظیم میزان هوشمندی اشاره کرد. علاوه بر این، این روش مستقل از دامنه است و به همین دلیل به سادگی در بسیاری از بازیهای تجاری قابل استفاده است. در نهایت، نتایج استفاده از این روش در یک بازی سهبعدی شبیهسازی ضربات آزاد فوتبال گزارش میشود.

کلمات کلیدی:
کاراکترهای غیر قابل بازی، هوش مصنوعی بازی، یادگیری تقویتی، روشهای پیشبینی ارزش

صفحه اختصاصی مقاله و دریافت فایل کامل: https://www.civilica.com/Paper-CGCO02-CGCO02_075.html