Please use this identifier to cite or link to this item: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/17081
Title: กรอบการทำงานสำหรับปัญญาประดิษฐ์ตัวละครผู้ช่วยเล่นที่สามารถเรียนรู้ได้ในระบบเกมออนไลน์แบบผู้เล่นจำนวนมาก
Other Titles: Framework for learnable buddy in massively mutiplayer online role-playing games
Authors: เทพธรณ์ หรูจิตตวิวัฒน์
Advisors: วิษณุ โคตรจรัส
Other author: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์
Advisor's Email: Vishnu.K@Chula.ac.th
Subjects: เกมอินเตอร์เน็ต
ปัญญาประดิษฐ์
Issue Date: 2552
Publisher: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Abstract: ออกแบบและพัฒนากรอบการทำงานของปัญญาประดิษฐ์ สำหรับตัวละครผู้ช่วยผู้เล่นในเกมออนไลน์ แบบผู้เล่นจำนวนมากในโลกเสมือนที่มีความต่อเนื่อง ตัวละครที่สามารถเรียนรู้และพัฒนาตนเองให้เหมาะสมกับสถานการณ์ภายในเกมได้นั้น เป็นจุดเริ่มต้นของแนวทางในการพัฒนาเกมแบบใหม่ที่มีการนำความต่อเนื่องในโลกเสมือนมาใช้ให้เกิดประโยชน์ กรอบการทำงานในวิทยานิพนธ์นี้ใช้ขั้นตอนทางพันธุกรรมในการเรียนรู้ ซึ่งมีการนำเสนอการจัดหมวดหมู่ประเภทของตัวละครในการลดขนาดของประชากรในกลุ่มการทดลอง และมีการนำพฤติกรรมของผู้เล่นมาเลียนแบบเพื่อช่วยให้การเรียนรู้สามารถทำได้อย่างรวดเร็วยิ่งขึ้น ทำการทดลองบนเกมออนไลน์แบบผู้เล่นจำนวนมากที่ เปิดให้บริการและได้รับความนิยม ผลการทดลองพบว่าปัญญาประดิษฐ์สามารถเรียนรู้ได้ภายในเวลาที่เหมาะสม ซึ่งได้เปรียบเทียบกับสถิติเวลาในการเล่นเกมออนไลน์ของผู้เล่นทั่วไป และพฤติกรรมหลังการเรียนรู้ของตัวละครที่ได้นั้นอยู่ในระดับที่น่าพึงพอใจ โดยสำรวจจากแบบสอบถาม
Other Abstract: To present the design and development of a framework for artificial intelligence of a supporting character in massively multiplayer online games running a persistent world. Characters capable of learning and adapting their behavior to suit a situation in games initiate a new trend in game development that makes used of persistent worlds. The proposed framework uses genetic algorithm for its learning mechanism. A character categorization technique is proposed in order to reduce population size in test groups. Player imitation is also used to accelerate the learning process. The experiments are carrier out on a popular commercial massively multiplayer online game. Results show that the proposed artificial intelligence is capable of learning satisfactory behavior within a suitable time period, compared to a statistically available playing time of average players
Description: วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2552
Degree Name: วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต
Degree Level: ปริญญาโท
Degree Discipline: วิศวกรรมคอมพิวเตอร์
URI: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/17081
Type: Thesis
Appears in Collections:Eng - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
theppatorn_rh.pdf11.26 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.