Agenten als Teil von Computerspielen

Präsentation zum Thema: "Agenten als Teil von Computerspielen"—  Präsentation transkript:

1 Agenten als Teil von Computerspielen
Ruhr-Universität Bochum Geographisches Institut Dozent: PD Dr. M. Bruse Seminar: Analyse komplexer räumlicher und zeitlicher Prozesse mit Hilfe der Multi-Agenten-Simulation Referent: Martin Stadtkowitz Winter-Semester 2006/2007

2 Gliederung 1 Was ist ein Agent 2 Funktionsweisen 3 Wahrnehmung
4 Der Weg 5 Verhalten 6 Fazit

3 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

4 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

5 Was ist ein Agent? Agenten können sein: Teamkollegen Gegner Reporter

6 Funktionsweisen Agenten werden gesteuert durch: Scripte
Entscheidungsbäume Reaktiver Ansatz

7 Funktionsweisen Scripte volle Kontrolle über Verhaltensmuster
wird durch Ereignisse ausgelöst ideal zur Umsetzung kurzfristiger Ziele komplexes Verhalten möglich meist schnell vorhersehbar

8 Funktionsweisen Entscheidungsbaum

9 Funktionsweisen Entscheidungsbäume sind einfach, aber komplex
hoher Koordinierungsaufwand bei manueller Erstellung können anhand von beispielen erlernt werden

10 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

11 Funktionsweisen Problemlösung des Reaktiven Ansatzes:
einsatz eines effizienten Planungsmodul → lösen von Situationen ohne vorgegebene Aktionen

12 Wahrnehmung (sehen) über die Programmbibliothek
→ absolute Daten der Umwelt über visuelle Eindrücke → relative Daten der Umwelt

13 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

14 Der Weg Schritt 1 zeigt die Welt, in der sich der Agent bewegt
diese Welt ist aufgeteilt in Knoten gestartet wird am Startpunkt A

15 Der Weg 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

16 Der Weg Schritt 3 Der Agent will den besten Weg und sucht deshalb die Knoten mit den geringsten Kosten F = Wegkosten G = Bewegungskosten H = Entfernung zum Ziel

17 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.

18 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

19 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

20 Verhalten Wissenspräsentation
notwendig für alle Funktionen ist die Verbreitung von Wissen Wissen vereint mehrer Konzepte in sich: → Vertrauen → Reputation → Motivation

21 Verhalten Vertrauen: Reputation: Motivation:
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

22 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

23 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

24 Noch Fragen? Quellen: Lampel, Johannes (2001): Einsatz von Neuronalen Netzen in einem Bot für Counterstrike. [ ] X-aitment GmbH: Künstliche Intelligenz… sie denkt wie Du. [ ] Hartmann, Knut (2005): Echtzeittechniken für Computerspiele Agenten und Teamsteuerung c‘t 2003, Heft 8; Gleich, Clemens: Scheinitelligenz