Umělá inteligence ve strategických počítačových hrách

Abstract

Tato práce se zabývá metodami používanými v umělé inteligenci strategických počítačových her, mnohé z těchto metod jsou však použitelné i v jiných oblastech. Jsou to různé metody pro rozhodování (např. stavové automaty, fuzzy logika, markovy řetězce), plánování (cílem orientované plánování, plánování monte-carlo, plánování založené na případech) a strojového učení (posilové učení, rozhodovací stromy a neuronové sítě). Cílem této práce je tyto metody z různých zdrojů nastudovat a vysvětlit základní princip několika z nich. Poté několik vybraných metod rozebrat více do dopodrobna a implementovat je (cílem orientované plánování a stavový automat). Při implementaci a následném testování byl využit herní engine ORTS, kterým se tato práce také zabývá.This work covers with artificial intelligence of strategy computer games, however many of these methods are usable in other areas. These are different methods used in deciding (finite state machina, fuzzy logic, Markov Process), planning (Goal-oriented action planning, Montecarlo planning, Case-based planning) and machine learning ( Reinforcement leasing, Decision Learning and Neural Networks). Objective of this thesis is to study this methods from different sources and explain their base principle. Then few of this methods resolve in more details and implement them (goal oriented planning and state machine). This thesis focuses on game engine ORTS, which is used in implementing and testing methods.