ResearchBib Share Your Research, Maximize Your Social Impacts
Sign for Notice Everyday Sign up >> Login

ИССЛЕДОВАНИЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ ДЛЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ИГРАХ

Journal: Automation of technological and business processes (Vol.10, No. 4)

Publication Date:

Authors : ;

Page : 66-73

Keywords : Искусственный интеллект; NPC; нечеткое множество; нечеткая логика; компьютерные игры; принятие решения; постортогональное пространство.;

Source : Downloadexternal Find it from : Google Scholarexternal

Abstract

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.

Last modified: 2019-01-29 20:16:29