“Evolution of Human-Competitive Agents in Modern Computer Games”
En
este artículo se lo presenta la evolución de los jugadores artificiales (Agentes)
en los juegos de la actualidad. Como podemos observar en la actualidad el mundo
de los videojuegos ha avanzado a pasos enorme. Y con ello ha provocado que los
juegos sean más sofisticados, realistas y orientados a juego en equipo.
Los juegos de ordenador modernos ofrecen
problemas interesantes y desafiantes para la investigación de inteligencia
artificial. Presentan entornos dinámicos y virtuales y representaciones muy
gráficas que no soportan los problemas de las aplicaciones del mundo real pero
que aún tienen una gran importancia práctica. Lo que hace que los juegos de
computadora sean aún más interesantes es el hecho de que los humanos y los
jugadores artificiales interactúan en el mismo entorno.
“Laird et al. Han
propuesto un enfoque interesante para dicho agente. Sus agentes intentan
anticipar las acciones de los otros jugadores evaluando qué haría su propio
mecanismo de planificación, si estuvieran en la misma posición. En una versión
posterior, el aprendizaje por refuerzo se agregó a su enfoque. Hawes utiliza
técnicas de planificación para un agente. Utiliza tiempos de baja actividad
para planificar comportamientos extensos y genera solo planes cortos si no hay
tiempo disponible. Nareyek , también ha implementado un agente que utiliza la
planificación y la búsqueda local. Norling ha aplicado otro enfoque interesante,
en el que se utiliza un modelo BDI (Belief-Desire-Intention) para modelar un
agente humano.”
Otros ejemplos de
investigaciones interesantes para esta aplicaciond e comportamientos seria:
-Thurau : Con la creación
de agentes que intentan aprender de comportamientos de deseos basado en la imitación
de otros jugadores. (Basado en redes neuronales).
-Priesterjahn: introdujo
la imitación arbitraria de jugadores. Donde se generan las reglas con entradas
y salidas, y se ordenan de mayor importancia a menor con el uso de algoritmos
evolutivos.
El modelaje se realizaría
con un “grind” que sería una representación en plano del terreno donde el
agente juega a un videojuego. Especificando que posiciones están ocupadas, que
zonas están vacías y cuales están ocupadas por enemigos.
Importante:
Esta representación del modelaje será aplicada en primer plano dentro del
proyecto de GVG-AI
Y para la definición de acciones
utilizara 3 parámetros especificando la utilidad de cada uno:
F = para movimiento vertical y permanecer
quieto
R = para movimiento horizontal y permanecer
quieto
A = atacar o no atacar
& = Alteración del ángulo de inclinación.
Realizado
por: S. Priesterjahn Department of Computer Science, University of Paderborn.
No hay comentarios:
Publicar un comentario