Abstrakt. Beteende träd ger möjlighet att förbättra befintliga artificiell intelligens tekniker i spel genom att vara enkel att genomföra, skalbara, kunna hantera komplexiteten i spel och modulära för att förbättra återanvändningen. Detta förbättrar i slutändan utvecklingsprocessen för att utforma automatiserade spelspelare. Vi täcker här användningen av beteende träd för att designa och utveckla en AI-kontrollerad spelare för den kommersiella realtid strategispelet DEFCON. I synnerhet utvecklade vi beteende träd för att utveckla en konkurrenskraftig spelare som kunde överträffa spelets ursprungliga AI-bot mer än 50% av tiden. Vi strävar efter att lyfta fram potentialen för att utveckla beteende träd som en praktisk strategi för att utveckla AI-bots i spel.
I REF använde författarna BT för att designa och utveckla en konkurrenskraftig spelare som kunde överträffa DEFCON-spelets ursprungliga AI-bot mer än 50 % av tiden.
Evolving Behaviour Trees for the Commercial Game DEFCON
{'venue': 'EvoApplications', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}