“A Computational Model of Emotions for Agent-Based Crowds
in Serious Games”
En este
artículo científico se desarrolla el comportamiento de la multitud (varios agentes)
dentro de un mismo entorno. Ya que este fenómeno social emerge de manera
compleja entre los individuos. El comportamiento individual es una emoción que
juega un papel importante en todos los aspectos de las decisiones que hacemos
los humanos. Por ejemplo, cuando tenemos estados emocionales muy acentuados
pueden llevar a las personas a tomar decisiones inesperadas, igual que les pasaría
a los agentes.
Esto está siendo aplicado en películas como en videojuegos para
generar personajes creíbles.
Se propone un
motor de emoción basado en la evaluación moderna capaz de modelar varias características
dentro de una multitud emocional. Es capaz de capturar de manera dinámica el
contagio emocional y mostrarnos como diferentes composiciones de multitudes
pueden conducir a diferentes patrones de contagio emocional.
Para probar
esto utilizan HumDPM donde a cada agente se le dota de un set de experiencias
que describen su comportamiento. Donde por cada stage se almacenan las nuevas
experiencias y se utilizan para modificar el comportamiento de los agentes. Y
volviendo a probarlos en otra stage y así sucesivamente.
Una experiencia
seleccionada continua en ejecución en las siguientes stage hasta que ocurra una
de dos cosas:
- -Primero
si se alcanza los objetivos de la etapa final.
- -Segundo
si se violan las expectativas de cualquier etapa.
En términos generales,
esto sucede a través de la expectativa y las señales, es decir, del cambio
emocional que puede hacer cambiar el comportamiento de nuestros agentes y también
nos ayuda a selecciona los mejores para nuestro interés.
Como objetivo
del experimento se explica y se afirma que se pueden simular diferentes tipos
de personajes utilizando diferentes susceptibilidades y emociones semicompletas.
Realizado por: Heiko
Aydt, Michael Lees, Linbo Luo, Wentong Cai, Malcolm Yoke Hean Low y Sornum
Kabilen Kadirvelen.
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