Preview

Вестник Кемеровского государственного университета

Расширенный поиск

АДАПТИВНОЕ ПОВЕДЕНИЕ ПРОГРАММНЫХ АГЕНТОВ В МУЛЬТИАГЕНТНОЙ КОМПЬЮТЕРНОЙ ИГРЕ

Полный текст:

Аннотация

В работе рассмотрены мультиагентные игры, их структура, программное представление агентов. Игры представляют разные жанры, имеют различные правила и структуру мира. В качестве примеров использования игр как площадки для изучения методов искусственного интеллекта рассмотрены агенты с использованием алгоритмов поиска пути и обучающиеся агенты. В качестве алгоритмов поиска пути были взяты алгоритм А* и алгоритм Ли. Для реализации обучающихся агентов были выбраны такие методы машинного обучения, как обучение с подкреплением и искусственные нейронные сети, обучаемые с помощью генетического алгоритма.

Об авторах

И. Ю. Сотников
Кемеровский государственный университет
Россия
Сотников Игорь Юрьевич – магистрант математического факультета по направлению «Прикладная математика и информатика» КемГУ


И. В. Григорьева
Кемеровский государственный университет
Россия
Григорьева Ирина Владимировна – кандидат физико-математических наук, доцент кафедры ЮНЕСКО по НИТ математического факультета КемГУ


Список литературы

1. Алгоритмы поиска пути. Режим доступа: http://pmg.org.ru/ai/stout.htm#listing1

2. Алгоритм Ли. Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wikiАлгоритм_Ли

3. Генетический алгоритм. Режим доступа: http://www.aiportal.ru/articles/genetic-algorithms/1/

4. Искусственный интеллект в компьютерных играх. Многоуровневое планирование и реактивное поведение агентов. Режим доступа: http://masters.donntu.edu.ua/2013/fknt/ilkun/library/ii.htm

5. Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей / Пер. с англ. М.: Вильямс, 2001. 287 с.

6. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. 2-е изд. / пер. с анг. М.: Вильямс, 2006. 1408 с.

7. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Пер. с польск. И. Д. Рудинского. М.: Горячая линия-Телеком, 2006. 452 c.

8. Сотников И. Конкурентные мультиагентные игры для софтботов // Материалы 52-й Международной научной студенческой конференции МНСК-2014: Информационные технологии. Новосиб. гос. ун-т. Новосибирск, 2014. 265 с.

9. Сотников И. Мультиагентные компьютерные игры и обучающийся агент // Образование, наука, инновации: вклад молодых исследователей – материалы IX (XLI) Международной научно-практической конференции / сост. В. В. Поддубиков; под общ. ред. В. А. Волчека. Кемеровский государственный университет. Кемерово, 2014. Вып. 15. 1626 с.

10. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника / пер. с англ. Ю. А. Зуев, В. А. Точенов. Режим доступа: http://www.codenet.ru/progr/alg/nks/

11. Sutton R. S., Barto A. G. Reinforcement Learning: An Introduction. The MIT Press Cambridge, Massachusetts London, England. Режим доступа: http://webdocs.cs.ualberta.ca/~sutton/book/ebook/the-book.html


Для цитирования:


Сотников И.Ю., Григорьева И.В. АДАПТИВНОЕ ПОВЕДЕНИЕ ПРОГРАММНЫХ АГЕНТОВ В МУЛЬТИАГЕНТНОЙ КОМПЬЮТЕРНОЙ ИГРЕ. Вестник Кемеровского государственного университета. 2014;(4-2):65-71.

For citation:


Sotnikov I.Yu., Grigorieva I.V. ADAPTIVE BEHAVIOUR OF SOFTWARE AGENTS IN MULTI-AGENT COMPUTER GAME. Bulletin of Kemerovo State University. 2014;(4-2):65-71. (In Russ.)

Просмотров: 208


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2078-8975 (Print)
ISSN 2078-8983 (Online)