Дослідження алгоритмів навчання штучного інтелекту в комп’ютерних іграх

Abstract

Об’єктом дослідження даної роботи виступають засоби реалізації машинного навчання в ігрових додатках. Предметом дослідження є можливості нейронних мереж для навчання й підсилення штучного інтелекту стратегічних ігор. Метою роботи є підсилення ігрового інтелекту засобами нейронної мережі, що дозволить йому розумно відповідати на дії суперників й матиме істотний вплив на якість ігрового процесу. В процесі роботи були використані математичні методи оптимізації функцій оцінки, статистичні методи обробки вхідних даних, евристичні методи для створення та навчання мережі, методи порівняння й аналізу для вивчення та узагальнення досягнень існуючих підходів. Результатом роботи стали розроблені нейронні мережі з різними топологіями, конфігураціями та методами навчання, аналіз й порівняння отриманих моделей за параметрами точності й часу навчання. Наукова новизна полягає в дослідженні нових топологій та принципів побудови нейронних мереж в ігрових додатках, пошуку нових закономірностей функціонування нейронних мереж в певних умовах ігрового процесу. Практичне значення полягає в запропонуванні рекомендацій щодо використання нейронних мереж в ігрових додатках на основі проведеного комплексного аналізу різних топологій та принципів навчання.