Удосконалення прийняття рішень з вибору ігрової зброї компʼюторним ботом з використанням алгоритму навчання нейронної мережі FALCON

Abstract

Пропонується розроблена математична модель алгоритму вибору зброї ботом в комп’ютерній грі жанру шутер з використанням сценарного аналізу, що наближає поведінку штучного інтелекту (ШІ) до людської у ситуаціях, пов’язаних із вибором засобу ураження та прогнозуванням переміщення супротивника, що дозволяє гравцю отримати від гри досвід високої якості. Розроблений інструментарій зорієнтований на подальшу розробку та оптимізації ігрового процесу, який покликаний покращити інтерактивність та степінь реалізму у комп’ютерних іграх. Наведені проектні рішення щодо розробленого моделі; проводиться узагальнення проведеної роботи та отриманих результатів, визначаються перспективи подальшого навчання ШІ з використанням нейронних мереж. Математична модель, що побудована в даній роботі, дає змогу визначати параметри керування, а разом з ними і стратегії, які регулюють рівень складності гри і дають змогу гравцеві отримати перемогу при правильному виборі його власної стратегії. Проаналізовано кілька підходів до вирішення поставленої задачі, а саме із застосуванням логічного висновку, досвіду та гібридного підходів, сценаріїв, дерев класифікації та регресії, алгоритму FALCON.The paper deals with the research and development of computer games using neural networks. A mathematical model of the algorithm for selecting a weapon by a bot in a shooter computer game using scenario analysis is proposed. The model approximates the behavior of the artificial intellect (AI) to human in situations involving choosing the means of defeat and predicting the movements of the enemy, which allows the player to obtain high quality game experience. The developed toolkit is focused on the further development and optimization of the game process, aimed at improving interactivity and degree of realism in computer games. The design decisions concerning the developed model are given; the generalization of the work performed and the results obtained, the prospects for further study of AI using neural networks are determined. The mathematical model built in the given work allows one to determine the control parameters, and with them the strategies that regulate the level of complexity of the game and allow the player to win in case of the right choice of his own strategy. Several approaches to solving the problem are analyzed, namely, the once involving logical conclusion, experience and hybrid approaches; scripts; classification and regression trees; FALCON algorithm.