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...
Saved in:
| Published in: | Automatizácia tehnologičeskih i biznes-processov Vol. 10; no. 4; pp. 66 - 73 |
|---|---|
| Main Authors: | , , |
| Format: | Journal Article |
| Language: | English |
| Published: |
Odessa National Academy of Food Technologies
24.12.2018
|
| Subjects: | |
| ISSN: | 2312-3125, 2312-931X |
| Online Access: | Get full text |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | 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 |