ИССЛЕДОВАНИЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ ДЛЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ИГРАХ

В статье описывается использование нечеткой логики для решения задач искусственного интеллекта в играх. Представлены основные проблемы в создании искусственного интеллекта, а также основные методы реализации искусственного интеллекта в играх. Основное внимание уделено методу нечеткой логики. преимущ...

Celý popis

Uložené v:
Podrobná bibliografia
Vydané v:Automatizácia tehnologičeskih i biznes-processov Ročník 10; číslo 4; s. 66 - 73
Hlavní autori: Тишин, П. М., Бутов, Б. В., Шапорин, В. О.
Médium: Journal Article
Jazyk:English
Vydavateľské údaje: Odessa National Academy of Food Technologies 24.12.2018
Predmet:
ISSN:2312-3125, 2312-931X
On-line prístup:Získať plný text
Tagy: Pridať tag
Žiadne tagy, Buďte prvý, kto otaguje tento záznam!
Popis
Shrnutí:В статье описывается использование нечеткой логики для решения задач искусственного интеллекта в играх. Представлены основные проблемы в создании искусственного интеллекта, а также основные методы реализации искусственного интеллекта в играх. Основное внимание уделено методу нечеткой логики. преимуществам и недостаткам его в практическом применении. Нечеткая логика представляет собой надмножество традиционной логики, которое было расширено для обработки понятия значений частичной правды между булевой функции истины и ложности. Нечеткая логика обычно принимает форму нечеткой системы рассуждений, а ее компоненты - это нечеткие переменные, нечеткие правила и механизм нечеткого вывода. Этот метод позволяет лингвистически сформулировать цели несобственного персонажа (NPC) и предоставляет возможность оценки ситуаций для принятия решения. Основной целью работы представлена разработка интеллектуального агента, который реализует поведенческие реакции на основе правил с использованием нечетких множеств. В качестве практической задачи представлена задача описания поведенческой реакции NPC на интерактивные объекты, при достижении определенной цели. Для решения этой задачи введено понятие постортогонального пространства, которое позволяет описывать множество нечетких ситуаций и сравнить их между собой. В результате была построена таблица правил поведения NPС, на основе которой можно спроектировать поведенческую реакцию NPС. . Основным преимуществом данной модели является задание нечетких ситуаций с помощью лингвистических переменных. Это обеспечивает простоту понимания условий на этапе разработки и создания модели более сложных ситуаций.  
ISSN:2312-3125
2312-931X
DOI:10.15673/atbp.v10i4.1236