Noslēguma darbu reģistrs
  
Studiju darba apraksts
Studiju veids bakalaura akadēmiskās studijas
Studiju programmas nosaukums Datorsistēmas
Nosaukums Adaptīvs mākslīgais intelekts video spēlēs
Nosaukums angļu valodā Adaptive Artificial Intelligence in Video Games
Struktūrvienība 33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte
Darba vadītājs J.Grundspeņķis, STP kat. profesors
Recenzents Ē.Asņina, LDK docente
Anotācija Darba galvenais mērķis ir izpētīt populārākās metodes adaptīva mākslīgā intelekta izstrādei, kas būtu piemērotas realizācijai dažādu žanru video spēlēs un realizēt kādu no metodēm praktiski. Mērķa sasniegšanai tika izpētītas, analizētas un salīdzinātas sešas populārākās adaptīva mākslīgā intelekta realizēšanas metodes (tehnikas un algoritmi). Tās ir: vienkāršu lielumu novērtēšana, varbūtības, Baijesa tīkli, neironu tīkli, ģenētiskie algoritmi un grūtības līmeņu adaptācija. Metožu realizēšanas varianti tika apskatīti vairākos literatūras avotos, darbā izveidojot vienu, katrai metodei vienojošu aprakstu. Rezultātā katrai no aplūkotajām metodēm tika veikts apraksts, realizēšanas vadlīnijas un sniegti skaidrojoši piemēri. Kā arī tika izveidots metožu salīdzinājums un piemērotības novērtējums dažādu žanru video spēlēm. Ņemot vērā šīs vadlīnijas un metožu aprakstus, tika izveidota prasību specifikācija un metožu projektējumi Ziemai autora izstrādātai vienpersonas, lomu video spēlei. Balstoties uz prasību specifikāciju un metožu realizēšanas vadlīnijām, tika realizēts viens no projektējumiem ģenētiskais algoritms. Iegūtais rezultāts ir video spēle, kuras datora vadītie tēli spēj adaptēties spēlētājam. Par izstrādes vidi kalpoja Microsoft Visual C++ 2008 (C++ programmēšanas valoda, spēles grafika realizēta OpenGL GLUT, FreeGLUT). Bakalaura darbā ir 88 lappuses, 39 attēli un 10 tabulas.
Atslēgas vārdi ADAPTĪVS, MĀKSLĪGAIS INTELEKTS, VIDEO SPĒLES
Atslēgas vārdi angļu valodā ADAPTIVE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE, VIDEO GAMES
Valoda lv
Gads 2011
Darba augšupielādes datums un laiks 17.06.2011 14:31:40