Побудова ігрового процесу на базі методів машинного навчання і інтелекту

Abstract

Об’єктом дослідження є процеси створення і навчання ігрових агентів на основі еволюційних підходів штучного інтелекту. Предметом дослідження є формальні і програмні моделі ігрових агентів. Мета роботи полягає у розробці і обґрунтуванні формальної моделі ігрового агента, заснованої на методах машинного навчання та інтелекту, програмної реалізації ігрового процесу з застосуванням нейронних мереж та еволюційних методів оптимізації при множинних генераціях популяцій ігрових агентів. Було застосовано методи дослідження пов’язані з машинним навчанням, штучним інтелектом, математичним моделюванням, теорією обчислювальних процесів, теорією ігор, а при створенні системи моделювання було використано засоби конструювання, моделювання та тестування програмного забезпечення, комп’ютерної графіки та генетичних алгоритмів. Наукова новизна одержаних результатів полягає у тому, що: запропоновано удосконалену формальну модель агента ігрового автомобіля, засновану на методах машинного навчання і інтелекту; вперше запропоновано використання модифікованої функції безпечної мутації для навчання агента гоночного автомобіля. Практичне значення. Отримані в дипломній роботі результати можуть бути використані при розробці відеоігор, побудованих на базі штучного інтелекту ігрових агентів, що гуртуються на методах машинного навчання (штучних нейронних мереж і генетичного алгоритму), а також в рамках інших наукових досліджень.