Використання машинного навчання для адаптації складності мобільних ігор
Loading...
Date
2023
Authors
Пермяков, Андрій
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
У даній роботі розглянуто спосіб адаптації складності мобільних ігор за допомогою машинного навчання. У рамках цієї роботи розроблено модель, яка використовує підхід, заснований на навчанні з підкріпенням (RL) та алгоритмі Actor-Critic, для адаптації складності мобільної гри відповідно до перфомансу гравця. Використовуючи бібліотеку PyTorch, модель була навчена на великому обсязі даних з гри, з метою вивчення оптимальної стратегії адаптації. Результати експериментів свідчать про ефективність запропонованого підходу, де складність гри динамічно змінюється залежно від досвіду та успішності гравця. Цей дослід демонструє потенціал RL- підходу та алгоритму Actor-Critic у вирішенні задачі адаптивної складності мобільних ігор.
Description
Keywords
Reinforcement Learning, метод Actor Critic, деталі імплементації, курсова робота