Daha inandırıcı oyun karakterleri için bayes ve Q-learning tabanlı yaklaşım
A bayesian Q-learning based approach to improve believability of fps game agents
- Tez No: 526785
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ UFUK ÇELİKCAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 83
Özet
Oyun programlamada ulaşılmak istenen hedeflerden biri de gerçek hayatta yer alan kavramları ve karakterleri oyunlara uyarlamaktır. Bu yaklaşım, daha ilgi çekici hareketler sergileyen oyun karakterleri sunmak için benimsenmektedir. En yüksek ödül mantığını ele alan yöntemler oyun karakterinin aynı örüntüleri sergilemesine ve tekrara düşmesine sebep olur. Aynı zamanda bu durum oyunun oynanabilirliğini azaltır. Bu tür tekrarlayıcı kalıpları önlemek için, Naïve Bayes ile Q-öğrenme yaklaşımına dayalı bir davranış algoritması geliştirilmiştir. Geliştirilen algoritmanın geçerliliği kullanıcı testleri ile karşılaştırmalı olarak ortaya konulmuştur. Bu testler sonucunda, algoritmanın öğrenmede kullandığı oyun verisi miktarı arttıkça davranış öğrenme algoritmasının daha iyi bir performans gösterdiği ve oyun karakterinin daha ilgi çekici hale geldiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
One of the goals of modern game programming is adapting the life-like characteristics and concepts into games. This approach is adopted to offer game agents that exhibit more engaging behavior. Methods that prioritize reward maximization cause the game agent to go into same patterns and lead to repetitive gaming experience, as well as reduced playability. In order to prevent such repetitive patterns, we explore a behavior algorithm based on Q-learning with a Naïve Bayes approach. The algorithm is validated in a formal user study in contrast to a benchmark. The results of the study demonstrate that the algorithm outperforms the benchmark and the game agent becomes more engaging as the amount of gameplay data, from which the algorithm learns, increases.
Benzer Tezler
- Gogol'un Bir Delinin Hatıra Defteri adlı oyununa Stanislavski Sistemi üzerinden çalışma süreci
The process of working on Gogol's Diary of a Madman through Stanislavski's System
TUFAN EMRE ÜNAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Sahne ve Görüntü SanatlarıAtatürk ÜniversitesiSahne Sanatları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE PINAR ARAS
- Cumhuriyet Dönemi oyun yazarlığında gerçekçilik
Realism in game writing in The Republican Period
KADİR YÜKSEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Sahne ve Görüntü SanatlarıKocaeli ÜniversitesiSahne Sanatları Ana Sanat Dalı
PROF. DR. SEMA GÖKTAŞ
- Türkiye'de aşı karşıtlığının sosyolojik boyutlarının incelenmesi
Investigation of sociological dimensions of anti-vaccination in Turkey
TARIK GÜLMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Sosyolojiİstanbul Ticaret ÜniversitesiUygulamalı Sosyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NECMETTİN DOĞAN
- Ülkemizde adli bilişim laboratuarlarının kurulumu ve bilişim suçlarıyla mücadeleye katkıları
Building a computer crime laboratory in our coutry and it's contributions on struggle against computer crime
İLKER ÇİÇEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHaliç ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ OKATAN
- Fotoğrafın iletişimselliği ve iletişim fakültelerinde fotoğrafın yeri
Communicative league photo and communication faculties photo place
ÖZLEM KARACA
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Sahne ve Görüntü SanatlarıErciyes ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
PROF. DR. M. BİLAL ARIK