Моделирование поведения животных в компьютерных играх с помощью методов искусственного интеллекта | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 19 октября, печатный экземпляр отправим 23 октября.

Опубликовать статью в журнале

Авторы: , ,

Рубрика: Информационные технологии

Опубликовано в Молодой учёный №30 (216) июль 2018 г.

Дата публикации: 26.07.2018

Статья просмотрена: 212 раз

Библиографическое описание:

Ушаков, Д. Е. Моделирование поведения животных в компьютерных играх с помощью методов искусственного интеллекта / Д. Е. Ушаков, О. В. Копченов, Е. А. Лазарев. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2018. — № 30 (216). — С. 10-14. — URL: https://moluch.ru/archive/216/52144/ (дата обращения: 08.10.2024).



Работа посвящена разработке искусственного интеллекта для агентов, моделирующих поведение животных в компьютерных играх. Для достижения цели использовался метод разработки искусственного интеллекта Utility-based.

Ключевые слова: искусственный интеллект, utility-based метод, онлайн игры.

Поиск пути — одна из самых основных задач в разработке игрового искусственного интеллекта. Путь состоит из набора точек (узлов), которые необходимо последовательно посетить, чтобы добраться до конечной цели. При передвижении из начальной точки в конечную будет использовать следующий алгоритм:

  1. поиск следующего узла;
  2. передвижение к следующему узлу;
  3. когда агент дошёл до узла, происходит остановка;
  4. если конечный узел не достигнут, то перейти к пункту 1.

Анимации движения и ожидания агента переключаются на каждом узле. Такие переключения происходят доли секунды. В случае, если агент не имеет конечной цели и перемещается по миру строго от одного узла до другого до тех пор, пока не появится цель, то такой момент можно обыграть любой дополнительной анимацией, например, животное будет осматривать окружающую среду некоторое время, а далее продолжит своё движение.

Чтобы полностью избежать этого, нужно ориентироваться на «живой» мир — в природе каждое движение имеет тенденцию подчиняться принципу наименьших усилий. Например, если человек идёт по коридору, а дальше поворот, то он будет ходить близко к стенам, чтобы сократить расстояние. Такое поведение воссоздается при помощи добавления радиуса к каждому узлу (рисунок 1). Если расстояние между агентом и узлом меньше, чем радиус, то узел считается достигнутым [2].

Рис. 1. Траектория движения через узлы, имеющие радиус

Логично предположить, что если агент преследует игрока, то конечной точкой в пути является сам игрок, а узлами — следы, оставленные игроком на местности при перемещении. Агент, наступая на такой след, знает порядковый номер следа, и какой игрок его оставил. Исходя из этих данных можно вычислить местоположение следующего следа. Также каждый след имеет собственный таймер, по истечению которого след удаляется, чтобы агент не смог найти игрока по следу, который он оставил в самом начале игры.

Рис. 2. Система хранения следов, оставленных игроком

Далее рассмотрим алгоритм атаки агрессивных агентов. У агрессивных агентов существует 4 области реакции:

  1. серая область — случайное передвижение агента. Если игрок находится в этой области, то агенты на него никак не реагируют;
  2. зеленая область — медленное преследование (шаг) игрока. Когда агент увидел игрока, он начинает к нему медленно приближаться;
  3. желтая область — быстрое преследование (бег) игрока. В этой области агент уже точно знает, что он будет атаковать игрока, и быстро сокращает расстояние до своей цели;
  4. красная область — нанесение урона игроку. Область атаки, в которой происходит сражение между агентом и игроком.

Рис. 3. Зоны агрессии

Рассмотрим метод табличной логики «стимул-реакция» [1]. Этот метод использует таблицы, содержащие несколько параметров (стимулов), которые в сумме дают значение вероятности реакции. Но использование только стимулов в конечном итоге дает неочевидные результаты. Например, если количество очков здоровья и значение усталости близки к нулю, а значения остальных стимулов близки к их соответствующему максимальному значению, то вероятность реакции в большинстве случаев будет близка к 1. Чтобы избежать этого вводятся коэффициенты влияния. Например, можно сделать первого агента, который очень агрессивен, у него отсутствует страх и чувство осторожности, и второго, для которого одновременно количество очков здоровья, страх и осторожность будут «на первом месте», следовательно, за всё время игровой сессии вряд ли нападет на игрока, независимо от чувства голода.

Примеры табличной логики изображены на 4, 5.

Чтобы каждый агент был более реалистичным у него должен быть свой «характер» с самого «рождения», поэтому коэффициенты значимости фиксируются после инициализации агента.

Но даже при таких условиях вероятность инициализации похожих по характеру агентов хоть и не велика, но значима (например, если коэффициенты значимости у двух агентов будут зеркально отражены). Чтобы сделать каждого агента уникальным, присвоим каждому стимулу следующие функции:

  1. Очки здоровья:
  2. Голод:
  3. Усталость:
  4. Страх:
  5. Агрессия:
  6. Осторожность:

Вероятность реакции (в этом примере — атаки) будет вычисляться по следующей формуле:

(1)

Таким образом, был реализован алгоритм перемещения агентов, который основывается на явлениях в игровом мире, а также алгоритм моделирования поведения животных, основанный на множестве стимулов.

Рис. 4. Исходное состояние табличной логики

Рис. 5. Одно из состояний табличной логики

Литература:

  1. David Graham, GameAIPro — An Introduction to Utility Theory [Электронный ресурс] — URL: http://www.gameaipro.com/GameAIPro/GameAIPro_Chapter09
  2. _An_Introduction_to_Utility_Theory.pdf (Дата обращения: 18.07.2018)
  3. Understanding steering behaviors path fallowing [Электронный ресурс] — URL: https://gamedevelopment.tutsplus.com/tutorials/understanding-steering-behaviors-path-following--gamedev-8769 (Дата обращения: 19.07.2018)
Основные термины (генерируются автоматически): агент, игрок, табличная логика, узел, искусственный интеллект, вероятность реакции, коэффициент значимости, след.


Ключевые слова

искусственный интеллект, utility-based метод, онлайн игры

Похожие статьи

Разработка алгоритма планирования поведения агентов-игроков в керлинг

Данная работа посвящена исследованию в области агентных технологий. В работе рассмотрены подходы к разработке алгоритмов планирования поведения агентов. Разработана модель инвариантного поведения агента в среде. Приведены подходы реализации команды а...

Применение моделей машинного обучения для поддержки принятия врачебных решений

В статье автор исследует возможности применения моделей машинного обучения для поддержки врачебных решений при проведении медицинской диагностики по симптомам и фотоснимкам дерматологических заболеваний. Спроектированы и разработаны модели на основе ...

Использование искусственных нейронных сетей для решения задач информационной безопасности

В статье автор исследует возможности применения искусственных нейронных сетей в решении некоторых задач информационной безопасности. В статье рассматривается модель ИНС для обнаружения вредоносного ПО на Android и потенциал методов машинного обучения...

Прогнозирование методом машинного обучения

В статье авторы рассматривают прогнозирование с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения, проблемы прогнозирования, методы машинного обучения и его возможности.

Искусственный интеллект в строительной сфере: современное положение и перспективы будущего

Данная статья представляет собой попытку дать общее представление о том, что такое искусственный интеллект (ИИ). Также авторами рассматриваются некоторые способы применения систем с искусственным интеллектом в строительной отрасли: мониторинг деятель...

Применение методов искусственного интеллекта в спорте

В работе дается краткий обзор основных направлений применения методов искуственного интеллекта в соревновательном спорте. На примере конкретных работ иллюстрированы их возможности как средство помощи для оптимизации тренерской работы, предупреждения ...

Использование искусственного интеллекта в управлении проектами

В статье автор исследует методы использования искусственного интеллекта в управлении проектами.

Изучение алгоритмических конструкций и логики программирования действий при решении практических задач

В данной статье рассматривается применение методики Action Research для исследования алгоритмических конструкций и логики программирования действий при решении практических задач. В статье представлены результаты исследования, проведенного с использо...

Оптимизация бизнес-процессов предприятия с помощью искусственного интеллекта

В статье рассматриваются вопросы использования искусственного интеллекта для целей организации в части оптимизации бизнес-процессов. Также уделено внимание подходам к определению понятия и сущности искусственного интеллекта, представлены примеры внед...

Анализ тональности высказываний в Twitter

В данной работе рассматривается применение методов машинного обучения с учителем к анализу тональности русскоязычных высказываний в социальной сети Twitter. Подробно разбираются методы предварительной обработки текста, описываются способы анализа тон...

Похожие статьи

Разработка алгоритма планирования поведения агентов-игроков в керлинг

Данная работа посвящена исследованию в области агентных технологий. В работе рассмотрены подходы к разработке алгоритмов планирования поведения агентов. Разработана модель инвариантного поведения агента в среде. Приведены подходы реализации команды а...

Применение моделей машинного обучения для поддержки принятия врачебных решений

В статье автор исследует возможности применения моделей машинного обучения для поддержки врачебных решений при проведении медицинской диагностики по симптомам и фотоснимкам дерматологических заболеваний. Спроектированы и разработаны модели на основе ...

Использование искусственных нейронных сетей для решения задач информационной безопасности

В статье автор исследует возможности применения искусственных нейронных сетей в решении некоторых задач информационной безопасности. В статье рассматривается модель ИНС для обнаружения вредоносного ПО на Android и потенциал методов машинного обучения...

Прогнозирование методом машинного обучения

В статье авторы рассматривают прогнозирование с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения, проблемы прогнозирования, методы машинного обучения и его возможности.

Искусственный интеллект в строительной сфере: современное положение и перспективы будущего

Данная статья представляет собой попытку дать общее представление о том, что такое искусственный интеллект (ИИ). Также авторами рассматриваются некоторые способы применения систем с искусственным интеллектом в строительной отрасли: мониторинг деятель...

Применение методов искусственного интеллекта в спорте

В работе дается краткий обзор основных направлений применения методов искуственного интеллекта в соревновательном спорте. На примере конкретных работ иллюстрированы их возможности как средство помощи для оптимизации тренерской работы, предупреждения ...

Использование искусственного интеллекта в управлении проектами

В статье автор исследует методы использования искусственного интеллекта в управлении проектами.

Изучение алгоритмических конструкций и логики программирования действий при решении практических задач

В данной статье рассматривается применение методики Action Research для исследования алгоритмических конструкций и логики программирования действий при решении практических задач. В статье представлены результаты исследования, проведенного с использо...

Оптимизация бизнес-процессов предприятия с помощью искусственного интеллекта

В статье рассматриваются вопросы использования искусственного интеллекта для целей организации в части оптимизации бизнес-процессов. Также уделено внимание подходам к определению понятия и сущности искусственного интеллекта, представлены примеры внед...

Анализ тональности высказываний в Twitter

В данной работе рассматривается применение методов машинного обучения с учителем к анализу тональности русскоязычных высказываний в социальной сети Twitter. Подробно разбираются методы предварительной обработки текста, описываются способы анализа тон...

Задать вопрос