Применение мультиагентных систем с нейроными сетями на примере исскуственного интеллекта компьютерных игр

Abstract

В работе рассматривается разработанная архитектура и дерево поведения интеллектуального агента, основанные на инновационной гибридной архитектуре InteRRap, с использованием глубокого обучения с подкреплением и алгоритмом REINFORCE. Использование машинного обучения позволит усложнить модели поведения игровых противников за счет адаптации к поведению игрока.

The paper considers the developed architecture and behavior tree of an intelligent agent based on the innovative hybrid architecture of InteRRap, using deep reinforcement learning and the REINFORCE algorithm. The use of machine learning will make it possible to complicate the behavior patterns of game opponents by adapting to the behavior of the player.

Dans cet article, l’auteur examine les spécificités de l’étude et de l’enseignement de la danse contemporaine. Un changement dans les conventions du système traditionnel de terminologie professionnelle se révèle. La nécessité d'avoir un niveau suffisant de connaissance des langues pour la formation de la communication professionnelle est prouvée, comme condition nécessaire au développement de haute qualité des disciplines dans le domaine de la danse contemporaine.