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Agenten als Teil von Computerspielen

Agenten als Teil von Computerspielen. Ruhr-Universität Bochum Geographisches Institut Dozent: PD Dr. M. Bruse Seminar: Analyse komplexer räumlicher und zeitlicher Prozesse mit Hilfe der Multi-Agenten-Simulation Referent: Martin Stadtkowitz Winter-Semester 2006/2007.

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Agenten als Teil von Computerspielen

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Presentation Transcript


  1. Agenten als Teil von Computerspielen Ruhr-Universität Bochum Geographisches Institut Dozent: PD Dr. M. Bruse Seminar: Analyse komplexer räumlicher und zeitlicher Prozesse mit Hilfe der Multi-Agenten-Simulation Referent: Martin Stadtkowitz Winter-Semester 2006/2007

  2. Gliederung 1 Was ist ein Agent 2 Funktionsweisen 3 Wahrnehmung 4 Der Weg 5 Verhalten 6 Fazit

  3. Was ist ein Agent? • Ein computergesteuerter Mitspieler → autonome Handlungen zum erreichen der Ziele • Autonom: • ohne direkte Steuerung • Entscheidungsfreiheit → können unabhängig mit verschiedenen Situationen umgehen • Agenten werden so Programmiert, dass nicht mehr zwischen dem Agenten und einem Menschen unterschieden werde kann

  4. Was ist ein Agent? • Diese Agenten zeichnen sich aus durch: • rationales, zielgerichtetes Verhalten • angemessene Reaktionen auf neue Situationen • Anpassung an dem Verhalten des menschlichen Spielers • einzigartiges, individuelles Verhalten • Persönlichkeit • Emotion • Zeigen im Team eine: • Aufgabenteilung • Spezialisierung • Koordination

  5. Was ist ein Agent? • Agenten können sein: • Teamkollegen • Gegner • Reporter

  6. Funktionsweisen • Agenten werden gesteuert durch: • Scripte • Entscheidungsbäume • Reaktiver Ansatz

  7. Funktionsweisen • Scripte • volle Kontrolle über Verhaltensmuster • wird durch Ereignisse ausgelöst • ideal zur Umsetzung kurzfristiger Ziele • komplexes Verhalten möglich • meist schnell vorhersehbar

  8. Funktionsweisen Entscheidungsbaum

  9. Funktionsweisen • Entscheidungsbäume • sind einfach, aber komplex • hoher Koordinierungsaufwand bei manueller Erstellung • können anhand von beispielen erlernt werden

  10. Funktionsweisen • Reaktiver Ansatz • Agenten neigen zum reaktiven Handeln → reagieren direkt auf Ereignisse • Problem: • RA ist vom Ideenreichtum des Entwicklers abhängig → er muss die alle möglichen Situationen Ausdenken → Spielwelten werden immer komplexer • neigt zum scheitern in komplexen Situationen • komplexes, kooperatives Verhalten wird durch den RA ausgeschlossen

  11. Funktionsweisen • Problemlösung des Reaktiven Ansatzes: • einsatz eines effizienten Planungsmodul → lösen von Situationen ohne vorgegebene Aktionen

  12. Wahrnehmung (sehen) • über die Programmbibliothek → absolute Daten der Umwelt • über visuelle Eindrücke → relative Daten der Umwelt

  13. Wahrnehmung (sehen) • Beispiel: Passt ein Auto durch eine Lücke? • Programmbibliothek: → liefert Information, wie breit Lücke und Auto sind → Agent weiß, ob es passt oder nicht • Visuell: → Agent muss die Größen von Lücke und Auto abschätzen → Versuch kann fehlschlagen → dem Agent stehen die gleichen Information zur Verfügung wie dem menschlichen Spieler

  14. Der Weg Schritt 1 • zeigt die Welt, in der sich der Agent bewegt • diese Welt ist aufgeteilt in Knoten • gestartet wird am Startpunkt A

  15. Der Weg Schritt 2 • alle begehbaren Knoten werden gesucht • alle begehbaren Knoten verweisen auf den Vorgängerknoten → so verbindet der Agent am Ende die Knoten zu einer Route

  16. Der Weg Schritt 3 • Der Agent will den besten Weg und sucht deshalb die Knoten mit den geringsten Kosten • F = Wegkosten • G = Bewegungskosten • H = Entfernung zum Ziel

  17. Verhalten • menschliche Verhaltensmuster werden implementier → werden so dem menschlichen Spieler gleichwertig • bilden Teams • kommunizieren untereinander → zwecks Koordination • realistische Nachbildung menschlicher Verhaltensmuster → Simulation emotionaler Zustände: • Hass, Wut, Aggressivität, Freundschaft, Vertrauen, Lügen, etc.

  18. Verhalten • können emotional auf ihre Umwelt reagieren → ein befreundeter Agent kann zum Feind werden • Steuerungsmodul basiert auf dem Multiagenten-System → ermöglicht komplexe Ziele und Aufgaben durch Einsatz von Wissen → unterschiedliche Spezialisierung

  19. Verhalten • lernen Stärken und Schwächen des Gegners → passen sich entsprechend an • Teamplay • Koordinierung zwischen den Agenten und den menschlichen Spielern → durch Kommunikation • zwecks: • Verstärkung • taktische Szenarien

  20. Verhalten • Wissenspräsentation • notwendig für alle Funktionen ist die Verbreitung von Wissen • Wissen vereint mehrer Konzepte in sich: → Vertrauen → Reputation → Motivation

  21. Verhalten • Vertrauen: • Verlässlichkeit eines Agenten → Agent bevorzugen verlässliche Agenten • Reputation: • Ruf des Agenten → hängt eng mit dem Vertrauen zusammen • Motivation: • vermutete Ziele → wird aus der Beobachtung seiner Ziele abgeleitet

  22. Verhalten • Erreichen des Ziels: • setzen Wissen über die Umwelt ein • suche nach Objekten • können auf ihre Umwelt reagieren und ihre Strategie ändern • können gemeinsame Strategien entwickeln

  23. Fazit • Agenten sind ausgezeichnete Mitspieler/Gegner • Agenten und menschliche Spieler sind fast nicht mehr zu unterscheiden • Sie tun aber meistens nur intelligent, ohne es wirklich zu sein

  24. Noch Fragen? Quellen: Lampel, Johannes (2001): Einsatz von Neuronalen Netzen in einem Bot für Counterstrike. http://johannes.lampel.net/bll137pub.pdf [22.11.06] X-aitment GmbH: Künstliche Intelligenz… sie denkt wie Du. http://www.leipziger-messe.de/LeMMon/AUSSTPR.NSF/messewebeng_gc/ADE783802DA43558C12571BE00270925/$FILE/Die%20Xait-Engine.doc [24.10.06] Hartmann, Knut (2005): Echtzeittechniken für Computerspiele Agenten und Teamsteuerung http://wwwisg.cs.uni-magdeburg.de/~hartmann/CS2/control.pdf [24.10.06] c‘t 2003, Heft 8; Gleich, Clemens: Scheinitelligenz

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