Geri Dön

Daha gerçekçi gerçek zamanlı strateji oyunlarına doğru:sis ve şans faktörlerinin etkisinin modellenmesi

Towards more realistic real time strategy games:Modeling the impact of fuzziness and chance factors

PDF İndir

  1. Tez No: 927479
  2. Yazar: YAKUP ÖNÜR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ENİS KARAARSLAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 69

Özet

Simülasyon temelli eğitim, belirli senaryoların tekrarıyla personel becerilerini geliştirmekte yaygınlaşmaktadır. Gerçek Zamanlı Strateji (RTS) oyunları, askeri eğitim veya stratejilerin test edilmesinde önemli bir potansiyel sunmaktadır. Bu çalışma, yapay zeka kullanarak RTS oyunlarında gerçekçiliği artırmayı, özellikle Capture the Flag (CTF) çerçevesinde“savaş sisini”(fog of war) ve şans faktörlerini entegre etmeyi amaçlamaktadır. Savaş sisi, yapay zeka ajanlarının kısıtlı bilgiyle karar vermesini sağlayarak belirsizliği artırır ve daha dinamik stratejik düşünmeyi zorunlu kılar. Araştırma sorusu,“YZ destekli RTS oyunlarında sis ve şans faktörleri stratejik simülasyonların gerçekçiliğini ve stratejik düşünme yeteneklerini nasıl etkiler?”olarak ele alınmıştır. Bu amaçla,“Gym-Cap”platformunda sis ve şans faktörleri test edilmiş, platformun kısıtları nedeniyle tarafımızca temel düzeyde bir CTF oyunu kodlanmış ve üzerinde Q-Öğrenme, Gelişmiş Q-Öğrenme, Çift Q-Öğrenme, SARSA, Beklenen SARSA, Monte Carlo ve Dyna-Q algoritmaları karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, sis ve şans faktörlerinin belirsizliği artırarak stratejik karar alma süreçlerini zenginleştirdiğini göstermiştir. Yapay zeka ajanları; askeri eğitim, siber güvenlik ve afet yönetimi gibi alanlarda daha gerçekçi senaryolar sunabilir. Gelecekte daha güçlü donanımlar ve karmaşıklaştırılmış senaryolar ve parametreler kullanılarak takım koordinasyonu, iletişim kısıtları ve oyun teorisi ilkeleriyle stratejik analizler derinleştirilebilir.

Özet (Çeviri)

Simulation-based training enhances skills by repeating specific scenarios. Real-Time Strategy (RTS) games provide significant potential for military training or strategy testing without real conflict. This study aims to enhance RTS game realism using artificial intelligence (AI) by integrating fog of war and chance factors within a Capture the Flag (CTF) framework. The fog of war forces AI agents to operate with limited information, increasing uncertainty and fostering dynamic strategic reasoning. The research question addressed is:“How do fog and chance factors in AI-supported RTS games affect the realism of strategic simulations and strategic thinking abilities?”To explore this, fog and chance were tested on the“Gym-Cap”platform. Due to its limitations, a simplified CTF environment was coded, where reinforcement learning algorithms, including Q-Learning, Improved Q-Learning, Double Q-Learning, SARSA, Expected SARSA, Monte Carlo, and Dyna-Q, were compared. Results show that integrating fog and chance enriches strategic decision-making by increasing uncertainty. AI agents can create more realistic scenarios applicable to military training, cybersecurity, and disaster management. Future studies can leverage more powerful hardware and complex CTF environments to explore team coordination, communication constraints, and game theory for deeper strategic analysis.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    283564

    Designing adaptive opponent models for RTS games

    Gerçek zamanlı strateji oyunları için uyarlamalı rakip modeli tasarımı

    İSMAİL AYBARS MORALI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. H. ŞEN ÇAKIR

  2. Tez No

    953168

    Analysis on the relationship between human psychology and in-game preferences in terms of bartle's player type

    Bartle'ın oyuncu türleri açısından insan psikolojisi ile oyun içi tercihleri arasındaki ilişkinin analizi

    ASENA ERSOY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Psikolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Oyun ve Etkileşim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LEMAN FİGEN GÜL

  3. Tez No

    854254

    Hierarchical reinforcement learning in complex wargame environments

    Kompleks savaş oyunu ortamlarında hiyerarşik pekiştirmeli öğrenme

    KUBİLAY KAĞAN KÖMÜRCÜ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Astronomi ve Uzay Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NAZIM KEMAL ÜRE

  4. Tez No

    510916

    Type-2 fuzzy logic based linguistic pursuing strategy design with a real world application

    Gerçek zamanlı bir uygulama ile tip-2 bulanık mantık tabanlı dilsel kovalama strateji tasarımı

    AYKUT BEKE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUFAN KUMBASAR

  5. Tez No

    893605

    Design of a high-accuracy energy management system for electric vehicles and V2G approaches considering battery aging

    Elektrikli araçlar için yüksek doğruluklu enerji yönetim sistemi tasarımı ve batarya yaşlanmasını dikkate alan V2G yaklaşımları

    ARDA AKYILDIZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ONUR GÜLBAHÇE

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ALPARSLAN ZEHİR

Geri Dön