Učenje agentov in primerjava obstoječih rešitev za igro MicroRTS na platformi GIANTOmerzu, Anže (Avtor) Ravber, Miha (Mentor) Šmid, Marko (Komentor) MicroRTSUnityplatforma GIANTvedenjska drevesainteligentni agentiTrueSkillMagistrsko delo obravnava razvoj in vrednotenje inteligentnih agentov za realnočasovno strateško igro MicroRTS, ki predstavlja poenostavljeno, a raziskovalno bogato okolje za testiranje metod umetne inteligence. Igro smo implementirali v pogonu Unity in jo integrirali v platformo GIANT, kar omogoča modularno izvajanje agentov, ponovljivo eksperimentiranje ter medsebojno primerjavo strategij. Glavni cilj naloge je bil razviti štiri nove agente, zasnovane z vedenjskimi drevesi, ter jih primerjati z izbranimi obstoječimi rešitvami. Učinkovitost agentov smo testirali na različnih mapah MicroRTS in jih ocenili z rangirnim sistemom TrueSkill. Rezultati kažejo, da vedenjska drevesa omogočajo pregledno, modularno in učinkovito zasnovo agentov, ki dosežejo konkurenčne rezultate v primerjavi z referenčnimi rešitvami. Integrirano okolje MicroRTS predstavlja uporabno raziskovalno osnovo za nadaljnji razvoj agentov in širitev eksperimentalnih scenarijev. Kljub omejitvam poenostavljenega okolja naloga ponuja celovit prispevek k razvoju razložljivih inteligentnih agentov v realnočasovnih strateških igrah.[A. Omerzu]20262026-03-29 18:14:46Magistrsko delo/naloga97650sl