Hibridna metoda za razvoj prepričljivega vedenja agentov v videoigrahSimonič, Arne (Avtor) Pesek, Matevž (Mentor) računalniške igreinteligentni agentiprepričljivost vedenjaspodbujevalno učenjeodločitvena drevesakončni avtomatiV industriji računalniških iger smo bili v zadnjem desetletju priča napredkom v računalniški grafiki, zvočni produkciji in količini uporabniških vsebin, za razvoj vedenja agentov v video igrah pa se še vedno uporabljajo tradicionalne metode, ki so v industriji prisotne že od samega začetka. Za ohranjanje rasti industrije in zadovoljstva končnih uporabnikov morajo v prihodnosti inovacije prodreti tudi na druga področja znotraj industrije. Naslednje generacije video iger ne bodo več zaznamovale višje resolucije tekstur, temveč realistično avtonomno vedenje agentov, ki bodo zmožni učenja in prilagajanja dani situaciji. V magistrskem delu predstavimo novo hibridno metodo za razvoj prepričljivega vedenja agentov v video igrah in jo primerjamo z obstoječimi pristopi. Metodo smo osnovali na podlagi vedenjskih dreves, končnih avtomatov in metode spodbujevalnega učenja Q-learning. V predstavljeni hibridni metodi združimo prednosti naštetih pristopov in hkrati odpravimo nekatere slabosti. Prepričljivost nove metode ovrednotimo s pomočjo vprašalnika, njeno učinkovitost in ustreznost pa primerjamo z uveljavljenimi pristopi razvoja vedenja inteligentnih agentov.20242024-06-19 12:35:01Magistrsko delo158698VisID: 37064COBISS_ID: 201583363sl