Synnaeve, Gabriel
[VerfasserIn]
;
Grenoble
[MitwirkendeR];
Bessière, Pierre
[MitwirkendeR]
Programmation et apprentissage bayésien pour les jeux vidéo multi-joueurs, application à l'intelligence artificielle de jeux de stratégies temps-réel ; Bayesian Programming and Learning for Multi-Player Video Games, Application to RTS AI
Titel:
Programmation et apprentissage bayésien pour les jeux vidéo multi-joueurs, application à l'intelligence artificielle de jeux de stratégies temps-réel ; Bayesian Programming and Learning for Multi-Player Video Games, Application to RTS AI
Anmerkungen:
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Beschreibung:
Cette thèse explore l'utilisation des modèles bayésiens dans les IA de jeux vidéo multi-joueurs, particulièrement l'IA des jeux de stratégie en temps réel (STR). Les jeux vidéo se situent entre la robotique et la simulation totale, car les autres joueurs ne sont pas simulés, et l'IA n'a pas de contrôle sur la simulation. Les jeux de STR demandent simultanément d'effectuer des actions reactives (contrôle d'unités) et de prendre des décisions stratégiques (technologiques, économiques) et tactiques (spatiales, temporelles). Nous avons utilisé la modélisation bayésienne comme une alternative à la logique (booléenne), étant capable de travailler avec des informations incomplètes, et donc incertaines. En effet, la spécification incomplète des comportement "scriptés", ou la spécification incomplète des états possibles dans la recherche de plans, demandent une solution qui peut gérer cette incertitude. L'apprentissage artificiel aide à réduire la complexité de spécifier de tels modèles. Nous montrons que la programmation bayésienne peut intégrer toutes sortes de sources d'incertitudes (états cachés, intentions, stochasticité) par la réalisation d'un joueur de StarCraft complètement robotique. Les distributions de probabilité sont un moyen de transporter, sans perte, l'information que l'on a et qui peut représenter au choix: des contraintes, une connaissance partielle, une estimation de l'espace des états et l'incomplétude du modèle lui-même. Dans la première partie de cette thèse, nous détaillons les solutions actuelles aux problèmes qui se posent lors de la réalisation d'une IA de jeu multi-joueur, en donnant un aperçu des caractéristiques calculatoires et cognitives complexes des principaux types de jeux. En partant de ce constat, nous résumons les catégories transversales de problèmes, et nous introduisons comment elles peuvent être résolues par la modélisation bayésienne. Nous expliquons alors comment construire un programme bayésien en partant de connaissances et d'observations du domaine à travers un exemple ...