Разработка системы для обучения виртуальных союзников на базе Unity ML-Agents
Аннотация
Объект исследования — методы и алгоритмы машинного обучения, применяемые для разработки и обучения виртуальных агентов.
Предметом исследования является процесс обучения виртуальных агентов в игровом окружении с использованием методов машинного обучения на платформе Unity ML-Agents.
Цель работы — разработка системы для обучения виртуальных союзников на базе Unity ML-Agents, способной демонстрировать различные уровни сложности поведения.
Методы исследования: теоретический анализ, анализ данных, алгоритмы машинного обучения, нейронные сети.
По итогу была разработана система для обучения виртуальных союзников на базе Unity ML-Agents. Были разработаны и протестированы четыре универсальных игровых сцены, каждая из которых демонстрирует определённый уровень сложности и тип поведения агентов.
Предметом исследования является процесс обучения виртуальных агентов в игровом окружении с использованием методов машинного обучения на платформе Unity ML-Agents.
Цель работы — разработка системы для обучения виртуальных союзников на базе Unity ML-Agents, способной демонстрировать различные уровни сложности поведения.
Методы исследования: теоретический анализ, анализ данных, алгоритмы машинного обучения, нейронные сети.
По итогу была разработана система для обучения виртуальных союзников на базе Unity ML-Agents. Были разработаны и протестированы четыре универсальных игровых сцены, каждая из которых демонстрирует определённый уровень сложности и тип поведения агентов.