Influence Maps für die KI-Steuerung in Computerspielen

In dieser Bachelorarbeit geht es um die Verwendung von Influence Maps zur Entscheidungsfindung und Steuerung von Künstlichen Intelligenzen im Kontext von Videospielen. Diese sind ein mächtiges und vielfältiges Tool zur Erschaffung glaubwürdiger und anpassungsfähiger Agenten, die, in sich verändernden Umgebungen, intelligente und nachvollziehbare Entscheidungen treffen. Dabei gibt es eine ganze Reihe möglicher Ansätze, um ein solches System zu implementieren. Genauso gibt es für jeden Anwendungsbereich Besonderheiten, die im Design einer Influence Map berücksichtigt werden müssen. Neben einem breiten Überblick über die Theorie und die mathematischen Grundlagen, stellt diese Arbeit eine mögliche Implementierung für eine selbst entworfene Influence Map vor. Diese kann eine große Bandbreite verschiedener Informationen erzeugen und verwalten. Hierfür wurde ein eigener Flooding Algorithmus entwickelt, welcher sich im direkten Vergleich mit bestehenden Konzepten behaupten kann oder diese sogar übertrifft. Darüber hinaus löst er mehrere Probleme, die in der Literatur für andere Implementierungen beschrieben wurden. Zudem werden mehrere Möglichkeiten zur Auswertung der erzeugten Daten präsentiert.

  • Bachelorarbeit im Studiengang Game Engineering
  • Student: Stefan Leiprecht
  • Aufgabensteller/Prüfer: Prof. Dr. Christoph Bichlmeier
  • Arbeit vorgelegt am 17. März 2020