Geri Dön

PVML: Evaluating multiplayer feeling of machine learning agents

PVML: Farklı makine öğrenmesi modellerinin çok oyunculu oyunlardaki hissiyatı

PDF İndir

  1. Tez No: 717340
  2. Yazar: BERK YÜKSEL
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET İLKER BERKMAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İletişim Bilimleri, Communication Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Oyun Tasarımı Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 53

Özet

Bu çalışmanın amacı, oyuncuların farklı makine öğrenmesi tekniğiyle eğitilen yapay zeka ajanlarını, çoklu oyunculu bir oyun düzeneği üzerinden değerlendirmektir. Deney oyuncuları eşit iki gruba ayrılmış ve ilk gruba pekiştirmeli öğrenme, ikinci gruba da taklitçi öğrenme metoduyla geliştirilmiş rakip oyuncu sunulmuştur. Deneyi takiben yapılan anket iki bölümden oluşmaktadır. Birinci bölüm deneklerin oyunu kazanıp kazanmadığını ve rakibin insansı hissiyatını ölçülürken, ikinci bölümde Oyun Deneyimi Anketi'nin çekirdek modülü sunuldu. Birinci, yani pekiştirmeli öğrenme metoduyla geliştirilmiş rakibe karşı oynayan grup, daha fazla maç kazandı ve iki grup da aynı oranda rakibin insan olduğu düşündü. Oyun Deneyimi Anketi'nde de birinci grup katılımcıları kendilerini daha az rekabetçi hissedip, daha fazla gerilim yaşadığını belirtti.

Özet (Çeviri)

The aim of this research is to investigate how players perceive machine learning agents in a multiplayer game setting and to distinguish the effect of fake multiplayer experience where the player plays against two types of artificial intelligence agents known as bots. There are currently studies about machine learning algorithms and application of machine learning agents into digital games. This research investigates the differences between two types of machine learning approaches, reinforcement learning and imitation learning, in a realtime multiplayer game setting. Participants were separated into two groups to play against one of the machine learning agents. Post game questionnaire includes an independent question about the human feeling of the opponent, and the rest being the core module of Game Experience Questionnaire (GEQ).

Benzer Tezler

  1. Tez No

    511778

    Determining ecological factors on ostracoda species in Malatya (Turkey)

    Malatya (Türkiye) ilindeki ostrakoda türleri üzerinde ekolojik faktörlerin belirlenmesi

    FİLİZ BATMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    BiyolojiBolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OKAN KÜLKÖYLÜOĞLU

Geri Dön