Post on 05-Apr-2015
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Agenten als Teil von Computerspielen
Ruhr-Universität BochumGeographisches InstitutDozent: PD Dr. M. BruseSeminar: Analyse komplexer räumlicher und zeitlicher Prozesse mit Hilfe der Multi-Agenten-SimulationReferent: Martin StadtkowitzWinter-Semester 2006/2007
Gliederung1 Was ist ein Agent
2 Funktionsweisen
3 Wahrnehmung
4 Der Weg
5 Verhalten
6 Fazit
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
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
Was ist ein Agent? Agenten können sein:
Teamkollegen Gegner Reporter
Funktionsweisen Agenten werden gesteuert durch:
Scripte Entscheidungsbäume Reaktiver Ansatz
Funktionsweisen Scripte
volle Kontrolle über Verhaltensmuster wird durch Ereignisse ausgelöst ideal zur Umsetzung kurzfristiger Ziele komplexes Verhalten möglich meist schnell vorhersehbar
Funktionsweisen
EntscheidungsbaumTot?
richtig falsch
Feind in sicht?auf die nächste Runde Warten
richtig falsch
wenig Gesundheit?
richtig falsch
angreifenzurückziehen
Geräusch hörbar?
richtig falsch
wenig Gesundheit?
richtig falsch
zurückziehen verfolgen
erkunden
Funktionsweisen Entscheidungsbäume
sind einfach, aber komplex hoher Koordinierungsaufwand bei manueller Erstellung können anhand von beispielen erlernt werden
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
Funktionsweisen Problemlösung des Reaktiven Ansatzes:
einsatz eines effizienten Planungsmodul→ lösen von Situationen ohne vorgegebene Aktionen
Wahrnehmung (sehen) über die Programmbibliothek
→ absolute Daten der Umwelt
über visuelle Eindrücke→ relative Daten der Umwelt
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
Der WegSchritt 1 zeigt die Welt, in der sich der Agent bewegt diese Welt ist aufgeteilt in Knoten gestartet wird am Startpunkt A
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
Der Weg
Der WegSchritt 3 Der Agent will den besten Weg und sucht deshalb die Knoten mit den
geringsten Kosten F = Wegkosten G = Bewegungskosten H = Entfernung zum
Ziel
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.
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
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
Verhalten Wissenspräsentation
notwendig für alle Funktionen ist die Verbreitung von Wissen
Wissen vereint mehrer Konzepte in sich:→ Vertrauen
→ Reputation
→ Motivation
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
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
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
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