dc.contributor.advisor |
วิษณุ โคตรจรัส |
|
dc.contributor.author |
เทพธรณ์ หรูจิตตวิวัฒน์ |
|
dc.contributor.other |
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์ |
|
dc.date.accessioned |
2012-02-26T14:01:03Z |
|
dc.date.available |
2012-02-26T14:01:03Z |
|
dc.date.issued |
2552 |
|
dc.identifier.uri |
http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/17081 |
|
dc.description |
วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2552 |
en |
dc.description.abstract |
ออกแบบและพัฒนากรอบการทำงานของปัญญาประดิษฐ์ สำหรับตัวละครผู้ช่วยผู้เล่นในเกมออนไลน์ แบบผู้เล่นจำนวนมากในโลกเสมือนที่มีความต่อเนื่อง ตัวละครที่สามารถเรียนรู้และพัฒนาตนเองให้เหมาะสมกับสถานการณ์ภายในเกมได้นั้น เป็นจุดเริ่มต้นของแนวทางในการพัฒนาเกมแบบใหม่ที่มีการนำความต่อเนื่องในโลกเสมือนมาใช้ให้เกิดประโยชน์ กรอบการทำงานในวิทยานิพนธ์นี้ใช้ขั้นตอนทางพันธุกรรมในการเรียนรู้ ซึ่งมีการนำเสนอการจัดหมวดหมู่ประเภทของตัวละครในการลดขนาดของประชากรในกลุ่มการทดลอง และมีการนำพฤติกรรมของผู้เล่นมาเลียนแบบเพื่อช่วยให้การเรียนรู้สามารถทำได้อย่างรวดเร็วยิ่งขึ้น ทำการทดลองบนเกมออนไลน์แบบผู้เล่นจำนวนมากที่ เปิดให้บริการและได้รับความนิยม ผลการทดลองพบว่าปัญญาประดิษฐ์สามารถเรียนรู้ได้ภายในเวลาที่เหมาะสม ซึ่งได้เปรียบเทียบกับสถิติเวลาในการเล่นเกมออนไลน์ของผู้เล่นทั่วไป และพฤติกรรมหลังการเรียนรู้ของตัวละครที่ได้นั้นอยู่ในระดับที่น่าพึงพอใจ โดยสำรวจจากแบบสอบถาม |
en |
dc.description.abstractalternative |
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 |
en |
dc.format.extent |
11532523 bytes |
|
dc.format.mimetype |
application/pdf |
|
dc.language.iso |
th |
es |
dc.publisher |
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย |
en |
dc.relation.uri |
http://doi.org/10.14457/CU.the.2009.29 |
|
dc.rights |
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย |
en |
dc.subject |
เกมอินเตอร์เน็ต |
en |
dc.subject |
ปัญญาประดิษฐ์ |
en |
dc.title |
กรอบการทำงานสำหรับปัญญาประดิษฐ์ตัวละครผู้ช่วยเล่นที่สามารถเรียนรู้ได้ในระบบเกมออนไลน์แบบผู้เล่นจำนวนมาก |
en |
dc.title.alternative |
Framework for learnable buddy in massively mutiplayer online role-playing games |
en |
dc.type |
Thesis |
es |
dc.degree.name |
วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต |
es |
dc.degree.level |
ปริญญาโท |
es |
dc.degree.discipline |
วิศวกรรมคอมพิวเตอร์ |
es |
dc.degree.grantor |
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย |
en |
dc.email.advisor |
Vishnu.K@Chula.ac.th |
|
dc.identifier.DOI |
10.14457/CU.the.2009.29 |
|