ПРИКАСПИЙСКИЙ ЖУРНАЛ

УПРАВЛЕНИЕ И ВЫСОКИЕ ТЕХНОЛОГИИ

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОВЕДЕНИЯ АГЕНТОВ ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ ИГРОВОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Читать Анохин Александр Олегович, Садовникова Наталья Петровна, Катаев Александр Вадимович, Парыгин Данила Сергеевич МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОВЕДЕНИЯ АГЕНТОВ ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ ИГРОВОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА // Прикаспийский журнал:  управление и высокие технологии. — 2020. — №2. — Стр. 85-99.

Анохин Александр Олегович - Волгоградский государственный технический университет, alex.anokhin.st@gmail.com

Садовникова Наталья Петровна - Волгоградский государственный технический университет, npsn1@ya.ru

Катаев Александр Вадимович - Волгоградский государственный технический университет, alexander.kataev@gmail.com

Парыгин Данила Сергеевич - Волгоградский государственный технический университет, dparygin@gmail.com

В статье рассматриваются некоторые вопросы эффективности применения методов машинного обучения к моделированию поведения интеллектуальных агентов в компьютерных играх и других программных разработках. Основное внимание уделено анализу методов построения моделей поведения интеллектуальных агентов. Проведен обзор существующих программных решений, реализующих данные методы в игровых приложениях. Рассмотрены их особенности, достоинства и недостатки. С учетом результатов анализа разработана новая программная платформа для моделирования поведения интеллектуальных агентов. В качестве способа описания поведения агента выбран автоматный подход. Тестирование разработанной модели поведения агента показало, что ее можно использовать для создания игрового искусственного интеллекта, который будет демонстрировать достаточно реалистичное поведение игровых персонажей в различных ситуациях. Платформа реализована на языке C++, для визуализации использовалась библиотека SFML.

Ключевые слова: игровой искусственный интеллект, обучения с подкреплением, интеллектуальный агент, машинное обучение, модель на правилах, дерево поведения, конечно-автоматная модель, game artificial intelligence, reinforcement learning, intelligent agent, machine learnin