груші яблоко повидло
груші яблоко повидло
Please use this identifier to cite or link to this item: https://krs.chmnu.edu.ua/jspui/handle/123456789/2687
Title: Система інтелектуального керування персонажем комп’ютерної гри у жанрі аркада
Other Titles: кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня «магістр» : спец. 124 «Системний аналіз»
Authors: Боляк, М. В.
Keywords: кафедра інтелектуальних інформаційних систем
Гожий О. П.
навчання з підкріпленням
deep-Q learning
PyTorch
бот
ШІ
reinforcement learning
deep-Q learning
PyTorch
bot
AI
Issue Date: Feb-2023
Publisher: ЧНУ ім. Петра Могили
Abstract: Актуальність дослідження полягає в застосуванні алгоритмів машинного навчання, сприяючи розвитку досліджень і технологій ШІ. Розробка інтелектуальної системи управління персонажем має потенціал для подолання деяких обмежень традиційних аркадних ігор, таких як необхідність постійної взаємодії з гравцем та обмежений час реакції людини. Об’єктом дослідження є процес розробки інтелектуальної системи управління персонажем для аркадних ігор. Предметом дослідження є методи штучного інтелекту та алгоритми аркадних ігор. Метою роботи є вдосконалення та підвищення швидкодії системи управління персонажем для аркадних ігор. Результат роботи є високоінтелектуальною системою управління персонажем для аркадних ігор. Система використовує передові алгоритми машинного навчання, щоб дозволити головному герою приймати рішення і виконувати дії в режимі реального часу на основі поточного стану гри. Алгоритми навчання з підкріпленням і глибокого Q-навчання дозволять системі вчитися на власному досвіді та вдосконалюватися з часом Дана робота складається з п’яти розділів. Кожен розділ відповідно присвячений: аналізу предметної області, математичним моделям і методам, використаним у магістерській роботі, моделюванню і проектуванню системи управління ботом гри та тестуванню, охороні праці, методичній частині магістерської роботи. Загальний обсяг роботи – 98 сторінок. Магістерська кваліфікаційна робота містить 60 рисунків, 9 таблиць і посилання на 45 літературних джерел. The relevance of the study lies in the application of machine learning algorithms, contributing to the development of AI research and technology. The development of an intelligent character management system has the potential to overcome some of the limitations of traditional arcade games, such as the need for constant interaction with the player and limited human reaction time. The object of research is the process of developing an intelligent character management system for arcade games. The subject of research is artificial intelligence methods and algorithms for arcade games. The aim of the work is improving and enhancing performance of a character management system for arcade games. The result is a highly intelligent character management system for arcade games. The system uses advanced machine learning algorithms to allow the main character to make decisions and perform actions in real time based on the current state of the game. Reinforcement learning and deep Q-learning algorithms will allow the system to learn from its own experience and improve over time This thesis consists of five chapters. Each chapter is devoted to: analysis of the subject area, mathematical models and methods used in the master's thesis, modeling and design of the game bot control system and testing, labor protection, and the methodological part of the master's thesis. The total volume of the work is 98 pages. The master's qualification work contains 60 figures, 9 tables and references to 45 literary sources.
Description: Боляк М. В. Система інтелектуального керування персонажем комп’ютерної гри у жанрі аркада : кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня «магістр» : спец. 124 «Системний аналіз» / М. В. Боляк ; ЧНУ ім. Петра Могили. – Миколаїв, 2023. – 70 с.
URI: https://krs.chmnu.edu.ua/jspui/handle/123456789/2687
Appears in Collections:Факультет комп'ютерних наук

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Боляк.pdf3 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.