Abstrakt. Jämfört med sina förfäder i början av 1970-talet, nuvarande datorspel är av otrolig komplexitet och visar magnifika grafiska prestanda. Men i programmering intelligenta motståndare, spelet industrin fortfarande tillämpar tekniker som utvecklats för ungefär 30 år sedan. I den här artikeln undersöker vi om motståndare programmering kan behandlas som ett problem med beteendeinlärning. I detta syfte antar vi att beteendet hos spelkaraktärer är en funktion som kartlägger det aktuella spelets tillstånd på en reaktion. Vi kommer att visa att neurala nätverk arkitekturer är väl lämpade för att lära sig sådana funktioner och genom ett populärt kommersiellt spel visar vi att agent beteenden kan läras från observation.
är med hjälp av imitation mänskliga beteenden REF.
Learning Humanlike Opponent Behavior for Interactive Computer Games
{'venue': 'In Pattern Recognition', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}