DOI QR코드

DOI QR Code

An Intelligent Characters for Fighting Action Games Using Genetic Algorithms

유전자 알고리즘을 이용한 대전형 액션게임의 지능캐릭터

  • 이면섭 (인천전문대학 컴퓨터정보과) ;
  • 조병헌 (국민대학교 전자공학과) ;
  • 성영락 (국민대학교 전자정보통신공학부) ;
  • 정성훈 (한성대학교 정보통신공학과) ;
  • 오하령 (국민대학교 전자정보통신공학부)
  • Published : 2005.06.01

Abstract

This paper proposes a method to provide intelligence for characters in fighting action games by using genetic algorithm. The proposed characters without any knowledge on the rules of the game learn the rules and techniques for generations, and have the capability of evolving. To evaluate adaptability for varying circumstances, we changed the rules and compared the results. The experimental results show that the intelligent characters can adapt to the new rules. An advantage of the proposed method is that it can be easily applied to characters for other category of games such as PC games and internet online games.

본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 대전형 액션 게임의 캐릭터를 지능화 하는 방법을 제안한다. 초기에 게임 규칙을 전혀 모르는 캐릭터가 학습이 진행되면 세대를 거듭하면서 스스로 게임규칙을 학습하고 기술을 습득하며 진화할 수 있는 지능을 갖추게 된다. 제안한 캐릭터가 환경변화에 잘 적응하는지를 평가하기 위하여 게임 도중에 게임규칙을 바꾸어 규칙 변경 전후의 결과를 비교 검토하였다. 실험결과 게임규칙이 변경된 후에도 빠르게 새로운 규칙에 적응하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 대전형 액션게임뿐만 아니라 PC게임이나 인터넷 온라인 게임 등의 캐릭터 구현에도 쉽게 적용가능한 장점이 있다.

Keywords

References

  1. Daniel Johnson, Janet Wiles, 'Effective Affective User Interface Design in Games', International Conference on Affective Human Factors Design, Singapore
  2. John E. Laird, 'Using a Computer Game to Develop Advanced AI,' IEEE Computer, July, 2001, pp.70-75, 2001 https://doi.org/10.1109/2.933506
  3. S. Woodcock, 'Game AI : The State of the Industry,' Gamasutra Magazine Nov., 2000, Vol.01
  4. D.C. Pottinger and John E. Laird, 'Game AI : The State of the Industry Part 2,' Gamasutra Magazine Nov., 2000, Vol. 08
  5. D.Carmel and S.Markovitch, 'Learning Models of Opponent's Strategy in Game Playing,' CIS Report #9318, 1993
  6. John E. Laird and M.van Lent, ' Human-level AI's Killer Application : Interactive Computer Games,' Proc. AAAI 2000, AAAI Press/MIT Press, pp.1171-1178
  7. I.Faybish, 'Applying the Genetic Algorithm to the Game of Othello,' VRIJE University
  8. 이만재, '게임에서의 인공지능 기술,' 한국정보처리 학회지, Vol.9, No.3, pp.69-76 May, 2002
  9. Daniel Johnson, Janet Wiles, 'Computer Games With Intelligence', IEEE International Fuzzy Systems Conference, 2001 https://doi.org/10.1109/FUZZ.2001.1008909
  10. Darrell Whitley 'An Overview of Evolutionary Algorithms' Journal of Information and Software Technology. 43: pp. 817-831, 2001 https://doi.org/10.1016/S0950-5849(01)00188-4
  11. Daniel Johnson, Janet Wiles, 'Computer Games with Intelligence' Fuzz-IEEE, 2001, Melboorne, Australia https://doi.org/10.1109/FUZZ.2001.1008909
  12. T. N. BUi and B. R. Moon, 'On multi-dimensional encoding/crossover', International Conference on Genetic Algorithms, pp49056, 1995
  13. C. Anderson, k. Jones, and J. Ryan, 'A two-dimensional genetic algorithm for the Ising problem', Complex system, 5:327-333, 1991
  14. L. J. Eshelman, R. A. Caruana and J. D. Schaffer, 'Bases in the Crossover Landscape,' Proc. 3rd Int. Conf. on Genetic Algorithms, LA. pp.10-19, 1989
  15. Andrew B. Kahng and Byung Ro Moon, 'Toward More Powerful Recombinations', Proceedings of the Sixth International Conference on Genetic Algorithms