Metody umělé inteligence pro motivační herní prostředí

Abstract

Bakalářská práce zkoumá možnosti herní umělé inteligence přizpůsobit svou strategii protivníkovi v komplexní strategické hře, která je součástí motivační úkolové aplikace Taskino, a tím zlepšit její hratelnost. Popisuje a hodnotí různé metody adaptivní umělé inteligence, z nichž pro praktické zhodnocení vybírá dynamické skriptování. Dynamické skriptování je upraveno pro použití ve zkoumané hře a do hry implementováno. Kvalita upraveného algoritmu je vyhodnocena na základě zápasů jím vytvářené adaptivní umělé inteligence a tří neměnných umělých inteligencí, reprezentujících ofenzivní, defenzivní a budovatelskou herní strategii. Z průběhu a výsledků zápasů práce vyvozuje závěry ohledně herních mechanik zkoumané hry a doporučuje jejich vylepšení určená ke zvýšení její hratelnosti.

This bachelor thesis examines possibilities of an artificial intelligence for games to adapt its strategy to its opponent in a complex strategy game, which forms part of the motivational task management application Taskino. Such an adaptation would improve the gameplay. It describes and evaluates various methods of adaptive artifical intelligence. From these methods, a dynamic scripting method was chosen for the practical part. Dynamic scripting was adjusted for the game and was implemented in it. Its quality was assessed according to the behaviour of the adaptive artificial intelligence (created by dynamic scripting) and its performance in the matches against three static artifical intelligences representing offensive, defensive and constructive game strategies. The thesis draws conclusions about the game mechanics of the game from the course and results of these matches and recommends enhancements to improve its gameplay.