Реализация искусственного интеллекта в компьютерной игре
Аннотация
В данной статье представлена разработка и исследование модели формализации процесса принятия решений в компьютерной игре с использованием методов искусственного интеллекта.
Игровой искусственный интеллект реализуется с помощью достаточно ограниченного набора средств: искусственных нейронных сетей, эволюционных алгоритмов, специализированных архитектур построения систем искусственного интеллекта. Но так же нейронные сети имеют ряд недостатков. Пожалуй, самым существенным из них является сложность и большое время обучения сети. Ставится проблема разработки новых математических алгоритмов, имеющих вероятность принятия правильного решения, сравнимую с нейронными сетями, но обладающих меньшим временем обучения В данный момент отсутствует единая модель искусственной иммунной системы для разработки искусственного интеллекта в компьютерных и мобильных играх. Таким образом, ставится проблема разработки новых алгоритмов, позволяющих реализовать взаимодействие с игроком в компьютерной игре, имеющих скорость и реалистичность, сравнимую с искусственными нейронными сетями и экспертными системами и при этом обладающих меньшим временем обучения. Одним из путей решения этой задачи является разработка модели игрового искусственного интеллекта на основе искусственной иммунной системы.
Игра в точки является одной из модификаций японской игры go. В данной игре позиционное стратегическое планирование сочетается с тактическим перебором вариантов. Реализация искусственного интеллекта в данной игре в виде дерева решений не является для решения данной задачи рациональным. Для упрощения поиска оптимального решения использовались эвристические правила.
Для сокращения времени поиска решения был создан игровой искусственный интеллект с применением методов, основанных на принципах иммунной системы. Искусственная иммунная система представляет идеализированный вариант естественного аналога и воспроизводит ключевые составляющие природного процесса: отбор лучших антител популяции в зависимости от степени их аффинитета (близости) к антигену, клонирование антител, мутация антител.

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Редакционная политика журнала основывается на традиционных этических принципах российской научной периодики и строится с учетом этических норм работы редакторов и издателей, закрепленных в Кодексе поведения и руководящих принципах наилучшей практики для редактора журнала (Code of Conduct and Best Practice Guidelines for Journal Editors) и Кодексе поведения для издателя журнала (Code of Conduct for Journal Publishers), разработанных Комитетом по публикационной этике - Committee on Publication Ethics (COPE). В процессе издательской деятельности редколлегия журнала руководствуется международными правилами охраны авторского права, нормами действующего законодательства РФ, международными издательскими стандартами и обязательной ссылке на первоисточник.
Журнал позволяет авторам сохранять авторское право без ограничений. Журнал позволяет авторам сохранить права на публикацию без ограничений.
Издательская политика в области авторского права и архивирования определяются «зеленым цветом» в базе данных SHERPA/RoMEO.
Все статьи распространяются на условиях лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная, которая позволяет другим использовать, распространять, дополнять эту работу с обязательной ссылкой на оригинальную работу и публикацию в этом журналe.