Strojno učenje obnašanja inteligentnih agentov v računalniških igrahPenca, David (Avtor)
Bosnić, Zoran (Mentor)
strojno učenjeQ-učenjegenetski algoritmiračunalniške igreinteligentni agentiV diplomskem delu predstavljamo pristop programiranja igralcev v večigralskih spletnih igrah, ki temelji na metodah strojnega učenja. Pokazati želimo, da lahko posameznim likom določimo poteze, ki jih lahko izvajajo, jim podamo informacije o njihovem okolju in jih prepustimo, da si na podlagi bojev s človeškimi igralci ustvarijo igralno taktiko. Pristopi, ki temeljijo na sprotnem strojnem učenju taktik likov, lahko zmanjšajo čas, porabljen za programiranje, hkrati pa omogočajo prilagajanje nasprotnikov taktikam igralcev brez dodatnega dela programerjev. Tako dobimo igralce, ki se čez čas izboljšujejo in so robustni na izkoriščanje uveljavljenih taktik s strani človeškega igralca. Osredotočili smo se na spodbujevano učenje in na evolucijske algoritme, saj sta oba pristopa primerna za sisteme, ki se učijo na podlagi številnih interakcij s človeškimi nasprotniki. Naše rešitve smo implementirali v igralnem pogonu Unreal Engine 4.20182018-09-17 12:50:04Diplomsko delo/naloga103413VisID: 21650sl