Vaš brskalnik ne omogoča JavaScript!
JavaScript je nujen za pravilno delovanje teh spletnih strani. Omogočite JavaScript ali pa uporabite sodobnejši brskalnik.
Repozitorij Univerze v Ljubljani
Nacionalni portal odprte znanosti
Odprta znanost
DiKUL
slv
|
eng
Iskanje
Brskanje
Novo v RUL
Kaj je RUL
V številkah
Pomoč
Prijava
Podrobno
Genetic approach to strategic games : graduate thesis
ID
Kristl, Črt
(
Avtor
),
ID
Fijavž, Gašper
(
Mentor
)
Več o mentorju...
,
ID
Brodnik, Andrej
(
Komentor
)
PDF - Predstavitvena datoteka,
prenos
(4,19 MB)
MD5: 9D657A4402A9CAE4357E8471F64D1D96
PID:
20.500.12556/rul/8e73708c-e9fc-4ae1-8c21-f83211cc9ae9
Galerija slik
Izvleček
In this thesis we develop and implement a genetic algorithm to optimize a set of talents, equipment and sub-attributes of characters in the game Warcraft III and its modification The Kingdom of Kaliron. Finding the optimal set where a character performs the best in fights against enemies is a combinatorial problem for which we use a genetic algorithm to solve. To be able to evaluate a character, we implemented a simulation that required deep knowledge of game mechanics and programming principles of Warcraft III. We also used reverse engineering as a tool. We ensured convergence of a genetic algorithm with the use of population islands, which are disjoint subpopulations with weak mutual interactions, and with careful choosing of genetic algorithm parameters. We also implemented genetic algorithm memory, which helps create better initial individuals when creating new populations. Finally, we used parallelization to reduce the running time of the algorithm.
Jezik:
Angleški jezik
Ključne besede:
genetic algorithm
,
computer games
,
optimization
,
parallelization
,
simulation
Vrsta gradiva:
Diplomsko delo/naloga
Tipologija:
2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:
FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Založnik:
[Č. Kristl]
Leto izida:
2016
Št. strani:
48 str.
PID:
20.500.12556/RUL-80202
COBISS.SI-ID:
1536802243
Datum objave v RUL:
11.02.2016
Število ogledov:
2841
Število prenosov:
360
Metapodatki:
Citiraj gradivo
Navadno besedilo
BibTeX
EndNote XML
EndNote/Refer
RIS
ABNT
ACM Ref
AMA
APA
Chicago 17th Author-Date
Harvard
IEEE
ISO 690
MLA
Vancouver
:
KRISTL, Črt, 2016,
Genetic approach to strategic games : graduate thesis
[na spletu]. Diplomsko delo. Č. Kristl. [Dostopano 31 marec 2025]. Pridobljeno s: https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=80202
Kopiraj citat
Objavi na:
Licence
Licenca:
CC BY-SA 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Deljenje pod enakimi pogoji 4.0 Mednarodna
Povezava:
http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.sl
Opis:
Ta licenca Creative Commons je zelo podobna običajni licenci Priznanje avtorstva, vendar zahteva, da so materialne avtorske pravice na izpeljanih delih upravljane z enako licenco.
Sekundarni jezik
Jezik:
Slovenski jezik
Naslov:
Genetski pristop k strateškim igram : diplomsko delo
Izvleček:
V delu razvijemo in implementiramo genetski algoritem s katerim optimiziramo nabor znanj, opreme in lastnosti akcijskih junakov v strateški igri Warcraft III, oziroma njeni različici The Kingdom of Kaliron. Izbiro optimalnega nabora, takega pri katerem je akcijski junak kar se da uspešen v bojevanju z nasprotniki, zapišemo kot problem kombinatorične optimizacije, za njegovo reševanje pa uporabimo pristop z genetskim algoritmom. Za oceno sposobnosti junaka smo implementirali simulacijo, za katero smo potrebovali natančno poznavanje mehaničnih in programskih principov igre Warcraft III. Med drugim smo uporabljali metode vzvratnega inženirstva. Konvergenco genetskega algoritma smo zagotovili z uporabo otokov, ločenih podpopulacij s šibko medsebojno interakcijo, in s pazljivo izbiro parametrov genetskega algoritma. Poleg tega smo genetskemu algoritmu dodali spomin, ki pri ustvarjanju novih populacij pripomore k boljšem začetnem stanju osebkov. Ustrezno časovno učinkovitost pa smo pridelali s paralelizacijo metode.
Ključne besede:
genetski algoritem
,
računalniške igre
,
optimizacija
,
paralelizacija
,
simulacija
Podobna dela
Podobna dela v RUL:
Dolgoročno sledenje objektov z uporabo predlaganja regij
Določanje osvetlitve scene v obogateni resničnosti
Sledenje objektov s segmentacijo in napovedovanjem globinskih barvnih slik
Rekonstrukcija elipsoidov iz ene same slike z uporabo konvolucijske nevronske mreže
Ear detection with convolutional neural networks
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:
Adversarna motnja razpoznave slik nevronske mreže s pomočjo evolucijskega algoritma
Prepoznavanje jedi iz digitalnih slik s pomočjo konvolucijskih nevronskih mrež
Ocenjevanje starosti osebe na osnovi digitalnih posnetkov z uporabo konvolucijskih nevronskih mrež
Vodenje robota s pomočjo računalniškega vida in nevronske mreže
Prenos stila slike s pomočjo prenosnega učenja in nevronskih mrež
Nazaj