Ни одну современную игру невозможно представить без искусственного интеллекта (ИИ), будь то поиск наилучшего маршрута, принятие решений или взаимодействие с персонажами и окружением. За последние несколько лет интерес к ИИ в сфере компьютерных игр значительно вырос, при этом всё больше внимания уделяется социальным взаимодействиям и поведению не игровых персонажей, в частности, на игровых конференциях [11, 19].
Социальное моделирование (Social simulation), как область науки, стала развитием идей A-Life но в отношении взаимоотношений и взаимодействий между индивидами. На данный момент социальное моделирование и взаимодействия являются отдельной областью развития, и играют особую роль. В статье [30] пишут, что вопросы моделирования циклов жизни сообществ, прогнозирования поведения тех или иных социальных общностей являются на данный момент едва ли не самыми острыми, а результаты подобных исследований - востребованными во многих сферах. Одной из таких сфер является игровая индустрия.
Наиболее яркими примерами применения техник социального моделирования являются игры жанра Role-Playing Game (RPG). Такие серии игр как Baldur's Gate, Fallout, The Elder Scrolls.
В современных играх сложно найти адекватную систему взаимодействию персонажей вне поля зрения игрока, а существующие подходы не включают в реализацию зависимости от личностных характеристик, что позволит приблизиться к более реалистичной модели поведения окружения. Согласно [29], связано это в первую очередь со сложностью моделирования социальных процессов, значительная часть которых не укладывается в рамки ранее разработанных схем и требует теоретического осмысления в соответствии с существующей социальной действительностью.
Цель и задачи
Целью моей работы является реализация библиотеки для интеллектуального взаимодействия между неигровыми персонажами на основе характеристик их личности. Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи:
1) проанализировать требования к системе;
2) спроектировать архитектуру системы;
3) реализовать алгоритмы (методы) построения взаимоотношения между персонажами;
4) реализовать социальный граф;
5) протестировать систему.
Структура и объем работы
Дипломная работа состоит из введения, четырех разделов, заключения, библиографии и приложения. Объем работы составляет 37 страниц, объем библиографии - 31 наименование.
Первый раздел «Теоретическая часть» - содержит описание предметной области и основные определения.
Второй раздел «Проектирование» - описывает основные принципы работы и взаимодействия программных компонент.
Третий раздел «Реализация» - описывает техническую реализацию компонент проекта, алгоритмов и базы данных.
Четвертый раздел «Тестирование» - посвящен результатам тестирования работоспособности и производительности полученного программного продукта.
В заключении описаны полученные в ходе работы результаты, и предложены варианты дальнейшего развития проекта.
Данная работа посвящена реализации библиотеки для интеллектуального взаимодействия между неигровыми персонажами на основе характеристик их личности. При выполнении данной работы получены следующие результаты:
1) проведен анализ теоретической информации, и выявлены требования к системе;
2) спроектирована архитектура системы, ее база данных, алгоритмы, диаграмма классов;
3) реализованы алгоритмы построения взаимоотношений между персонажами используя нечеткую логику;
4) реализовано построение графа отражающего социальные связи между персонажами;
5) проведено тестирование приложения.
Кроме того были поставлены цели для дальнейшего исследования в данном направлении:
1) реализация сарафанного радио на основе взаимоотношений между персонажами;
2) диалоговая система и взаимодействие NPC с игроком на основе характеристик личности.
1. Adams E. Fundamentals of Game Design. 2nd ed. - USA: New Riders, 2009. - 700 p.
2. Berger L. Scripting: Overview and Code Generation. // AI Game Pro-gramming Wisdom / Charles River Media, 2002. - P. 505-511.
3. Bonabeau E. Agent-based modeling: methods and techniques for sim-ulating human systems // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, Volume 99. USA, 14 May 2002 / United States National Academy of Sciences, 2002. - P. 7280-7287.
4. Christian M. A Simple Inference Engine for a Rule Based Architec¬ture. // AI Game Programming Wisdom / Charles River Media, 2002. - P. 305¬313.
5. Dybsand E.A. Generic Fuzzy State Machine in C++. // Game Pro-gramming Gems 2. / Charles River Media, 2001. - P. 337-341.
6. Freeman D. Creating Emotion in Games, The Craft and Art of Emo- tioneering. - USA: New Riders, 2003. - 576 p.
7. Guy W. AI and Artificial Life in Video Games. - USA: Charles River Media, 2008. - 332 p.
8. Houlette R., Fu D. The Ultimate Guide to FSMs in Games. // AI Game Programming Wisdom 2. / Charles River Media, 2004. - P. 283-302.
9. Laramee F. A Rule Based Architecture Using Dempster-Schafer theo-ry. / AI Game Programming Wisdom / Charles River Media, 2002. - P.358-366.
10. Mac Namee B. Agent Based Modeling in Computer Graphics and Games. // Encyclopedia of Complexity and Systems Science / Springer, 2009. - P. 1335-1352.
11. Mateas M. Expressive AI: Games and Artificial Intelligence. // Level Up: Digital Games Research Conference. Netherlands, 4-6 November 2003 / The Georgia Institute of Technology, 2003. - P. 320-334.
12. Mateas M., Sengers P. Narrative Intelligence. Advances in Con-sciousness Research. - Philadelphia: John Benjamins Publishing, 2003. - 340 p.
13. McCorduck P. Machines Who Think. 2nd ed. - USA: A K Peters, 2004. - 576 p.
14. Ortony A., Clore G.L., Collins A. The cognitive structure of emotions.
- England: Cambridge University Press, 1990 - 224 p.
15. Pahl-Wostl C., Ebenhoh E. Heuristics to characterise human behav-iour in agent based models. // The International Environmental Modelling & Software Society Conference, Vol. 1. Germany, 14-17 June 2004 / iEMSs, 2004.-P. 177-183.
16. Pearl J. Heuristics: Intelligent Search Strategies for Computer Prob¬lem Solving. - USA: Addison-Wesley Publishing, 1984. - 382 p.
17. Reynolds C. W. Flocks, herds, and schools: A distributed behavioral model // Proceedings of the 14th Annual Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques, 27-31 July 1987 / ACM, 1987. - P. 25-34.
18. Snavely P. Agent Cooperation in FSMs for Baseball / AI Game Pro-gramming Wisdom. / Charles River Media, 2002. - P. 486-494.
19. Stern A. AI Beyond Computer Games // AAAI Spring Symposium , 18-22 July 1999 / AAAI Press, 1999. - P. 77-80.
20. Stout B. Smart Moves: Intelligent Path-Finding. // Game Developer Magazine. October 1996. - P. 28-35.
21. The MIT Encyclopedia of the Cognitive Sciences. - USA: The MIT Press, 1999. - 1096 p.
22. Thor A. Parallel-State Machines for Believable Characters. // Mas-sively Multiplayer Game Development. / Charles River Media, 2003. - P. 183-195.
23. Valdes R. In the Mind of the Enemy: The Artificial Intelligence of Halo 2, 2004. [Электронный ресурс]
URL: http://entertainment.howstuffworks.com/1377halo2-ai.htm(дата обращения: 03.05.2016).
24. Wooldridge M., Jennings N. Intelligent Agents: Theory and Practice. // Know Eng Rev. - No. 10(2), 1995. - P. 115-152.
25. Working Group on Rule-Based Systems Report. // The 2003 AIISC Report. / AIISC, 2003 - P. 24-38.
26. Асмолов А.Г. Психология личности. - М.: МГУ, 1990. - 367 с.
27. Гуц А.К., Коробицын В.В., Лаптев А.А., Паутова Л.А., Фролова Ю.В. Социальные системы. Формализация и компьютерное моделирование. - Омск: ОмГУ, 2000. - 160с.
28. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. - М.: Мир, 1976. - 166 с.
29. Корниенко Е.В. Методы прогнозирования и принятия решений. - Таганрог: ИП С.А.Ступин, 2014. - 95 с.
30. Крамер А.Ю., Рудикова Л.В. Социальное моделирование в некоторых аспектах социальной культуры. // Этносоциальные и конфессиональные процессы в современном обществе. Материалы IV междунар. науч. конф. Гродно, 2003. - С. 359-365.
31. Круглов В.В., Дли М.И., Голунов Р.Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. - Москва: Физматлит, 2000. - 224 с.
32. Райцин В.Я. Моделирование социальных процессов. - М.: Экзамен, 2005. - 189 с.