1. Репозиторий Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва
  2. 04. Материалы конференций
  3. Институт информатики и кибернетики
  4. VOLGA CYBER WEEK
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorКурмакаев И. Д.ru
dc.date.accessioned2026-10-27T05:29:17Z-
dc.date.available2026-10-27T05:29:17Z-
dc.date.issued2026ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\590019ru
dc.identifier.citationКурмакаев, И. Д. Сравнение эффективности обучения агентов в соревновательных задачах игровой индустрии = Comparison of agents training efficiency in competitive tasks of the gaming / И. Д. Курмакаев // Volga Cyber Week : материалы Всерос. II молодеж. науч.-практ. конф. по информатике и кибернетике (Самара, 12-15 мая 2026 г.) / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) ; под общ. ред. А. В. Куприянова. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2026. - С. 224-226.ru
dc.identifier.isbnru
dc.identifier.issnru
dc.identifier.ismnru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/64060-
dc.identifier.npsru
dc.identifier.orcidru
dc.description.abstractВ работе исследуется специфика применения алгоритмов обучения с подкреплением (PPO) для создания неигровых персонажей в соревновательных видеоиграх с неполной информацией. Разработана тестовая среда с механиками скрытого аукциона и управления ресурсами. Проведена оценка эффективности обученной нейросетевой модели в сравнении с базовым эвристическим алгоритмом (Baseline). Результаты подтверждают высокую адаптивность агентов в конкурентных условиях и формируют базу для дальнейших исследований многоагентного самообучения (Self-Play).ru
dc.description.firstpage224ru
dc.description.lastpage226ru
dc.format.mimetypeTextru
dc.language.isorusru
dc.sourceVolga Cyber Week : материалы Всерос. II молодеж. науч.-практ. конф. по информатике и кибернетике (Самара, 12-15 мая 2026 г.). - Текст : электронныйru
dc.textpart-
dc.subjectcompetitive challengesru
dc.subjectgaming industryru
dc.subjectintelligent agentsru
dc.subjectmachine learningru
dc.subjectneural network modelsru
dc.subjectnon-player charactersru
dc.subjectreinforcement learningru
dc.subjectUnity ML-Agentsru
dc.subjectигровая индустрияru
dc.subjectинтеллектуальные агентыru
dc.subjectмашинное обучениеru
dc.subjectнеигровые персонажиru
dc.subjectнейросетевые моделиru
dc.subjectобучение с подкреплениемru
dc.subjectсоревновательные задачиru
dc.titleСравнение эффективности обучения агентов в соревновательных задачах игровой индустрииru
dc.typeTextru
Appears in Collections:VOLGA CYBER WEEK

Files in This Item:
File SizeFormat 
file-224-226.pdf1.09 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.