Vertaileva tutkimus koneoppimisen hyödyntämisestä videopelien reitinhaussa
Authors
Date
2022Copyright
This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Reitinhaku on yksi suurimmista ongelmista tekoälyn tutkimuksessa. Viime vuosikymmenten aikana sekä robotiikan että videopelien reitinhakuongelmat ovat tuottaneet erilaisia ratkaisuja kuten A*-algoritmi ja sen variaatiot. Videopeleissä etenkin A*-algoritmia on pidetty luotettavana ratkaisuna sen optimaalisuuden takia. Dynaamiset pelialueet ja moniagenttireitinhaku ovat kuitenkin tuoneet haasteita, joihin A*-algoritmi ei ole pystynyt yksin vastaamaan. Tässä tutkimuksessa hyödynnetään Unity-pelinkehitysalustalle luotua ML-agents-pakettia koneoppimisagentin luomiseen ja testataan sen soveltuvuutta reitinhakutehtäviin. Koneoppimisagentit käyttävät syvää vahvistusoppimista ja siihen perustuvaa Soft Actor-Critic -algoritmia. Lopuksi tarkoituksena on vertailla perinteisen A*-algoritmin tuloksia koneoppimisagentin tuloksiin. Pathfinding or path planning is one of the major problems in AI research. During the last decades pathfinding in both robotics and video games has produced different solutions like A*-algorithm and its variations. In video games especially A*-algorithm has been the reliable solution because of its optimality. Dynamic video game environments and multi-agent pathfinding have brought challenges where A*-algorithm alone has proven to be insufficient. In this thesis Unity platform and its ML-agents-package will be used to create machine learning agent for executing pathfinding tasks. Machine learning agent uses deep reinforcement learning and Soft Actor-Critic -algorithm. Lastly A*-based solutions and machine learning agents will be compared against each other.
Keywords
Metadata
Show full item recordCollections
- Pro gradu -tutkielmat [29041]
Related items
Showing items with similar title or keywords.
-
Koneoppimisen hyödyntäminen videopeleissä
Saarimaa, Jose (2021)Tässä kandidaattitutkielmassa käsitellään koneoppimisen hyödyntämistä videopeleissä kirjallisuuskatsauksen muodossa. Ensiksi perehdytään siihen, millainen ympäristö pelit ovat koneoppimisen soveltamiselle ja erityisesti ... -
Tekoälyn ja koneoppimisen käyttöönotto terveydenhuollon työvuorosuunnittelussa
Pesonen, Petteri (2023)Tekoälyn käyttö eri toimialoilla yleistyy jatkuvasti. Organisaatiot odottavat tekoälyn tuovan hyötyjä heidän prosesseihin ja tätä kautta heidän liiketoimintansa tehostuu. Tekoälyä käyttöönottava organisaatio ei välttämättä ... -
Huijareiden havaitseminen moninpelivideopeleissä tekoälyn avulla
Liimatta, Teemu (2023)Videopelihuijaaminen on yleinen ongelma, joka vaikuttaa ennen kaikkea pelaajien ja peliteollisuuden intresseihin. Huijaaminen voi ilmetä monin tavoin ja aiheuttaa pelien epätasapainoa, turhautumista, peliyhteisöjen hajoamista ... -
Reitinhakualgoritmien käyttö videopeleissä
Keränen, Emil (2018)Reitinhaku on sekä videopeleissä että tekoälyn ja robotiikan puolella hyvin tuttu ongelma. Sen tutkimiseen on käytetty viime vuosina paljon resursseja lisääntyneen tekoälykiinnostuksen vuoksi. Tässä tutkielmassa keskitytään ... -
Koneoppimisen mahdollisuudet lääketieteellisessä diagnostiikassa
Riipinen, Tommi (2018)Eksponentiaalisesti kasvavan datamassan, kasvaneen laskentatehon ja jatkuvasti kehittyvien algoritmien ansiosta koneoppimismenetelmien hyötypotentiaali lisääntyy jatkuvasti lääketieteellisen päätöksenteon tukena. ...