| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Učenje agentov in primerjava obstoječih rešitev za igro MicroRTS na platformi GIANT : magistrsko delo
Avtorji:ID Omerzu, Anže (Avtor)
ID Ravber, Miha (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
ID Šmid, Marko (Komentor)
Datoteke:.pdf MAG_Omerzu_Anze_2026.pdf (2,77 MB)
MD5: 92D82A77271AD806F67A182EE098A271
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:Magistrsko 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.
Ključne besede:MicroRTS, Unity, platforma GIANT, vedenjska drevesa, inteligentni agenti, TrueSkill
Kraj izida:Maribor
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[A. Omerzu]
Leto izida:2026
Št. strani:1 spletni vir (1 datoteka PDF (IX, 50 str.))
PID:20.500.12556/DKUM-97650 Novo okno
UDK:004.388.4:004.8(043.2)
COBISS.SI-ID:281709571 Novo okno
Datum objave v DKUM:29.05.2026
Število ogledov:153
Število prenosov:10
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:29.03.2026

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Agent training and comparison of existing solutions for the MicroRTS game on the GIANT platform
Opis:This master's thesis addresses the development and evaluation of intelligent agents for the real-time strategy game MicroRTS, which represents a simplified yet sufficiently rich research environment for testing artificial intelligence methods. The game was reimplemented in the Unity engine and integrated into the GIANT platform, enabling modular agent execution, reproducible experimentation, and comparison of strategies. The main objective of the thesis was to develop four new agents based on behavior trees and compare them with selected existing solutions. The agents’ performance was tested on different MicroRTS maps and evaluated using the TrueSkill rating system. The results show that behavior trees enable a transparent, modular, and effective design of agents that achieve competitive results compared to reference solutions. The integrated MicroRTS environment represents a useful research basis for further agent development and the expansion of experimental scenarios. Despite the limitations of the simplified environment, the thesis offers a comprehensive contribution to the development of explainable intelligent agents in real-time strategy games.
Ključne besede:MicroRTS, Unity, GIANT platform, behavior trees, intelligent agents, TrueSkill


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici