Ģenētiskās programmēšanas algoritms reāllaika videospēlē

Abstract

Darba mērķis ir izpētīt iespējas praktiski izmantot ģenētisko programmēšanas algoritmu un mākslīgo neironu tīklu sniegtās iespējas videospēļu kvalitātes uzlabošanā, darbinot reāllaika videospēļu tēlus. Tiek izpētītas reāllaika videospēlēs pielietotās mākslīgā intelekta metodes, ģenētiskās programmēšanas un mākslīgo neironu tīklu darbības principi un sasniegumi, kā arī veikts eksperiments spēles tēlu apmācībai ar ģenētiskās programmēšanas algoritmu, izveidots vienkāršots, mūsdienu videospēlēm vairāk raksturīgs mākslīgais intelekts, ar kuru tiek salīdzināts apmācītais algoritms eksperimenta vidē un darba ietvaros izstrādātā videospēlē.

The aim of the paper is to examine the possibility to have a practical use of genetic programming algorithms and artificial neural network functionality in development of higher quality video games by using them to control real-time video game characters. The common artificial intelligence solutions used in real-time video games, principles and achievements of genetic programming and of artificial neural networks are explored. An experiment of training a real-time video game characters with a genetic programming algorithm is made, a simplified artificial intelligence more similar to those used in modern video games is developed, against which then the trained algorithm is compared in the environment of the experiment and in a video game made for the purpose of this experiment.