| Title: | Сравнение эффективности обучения агентов в соревновательных задачах игровой индустрии |
| Authors: | Курмакаев И. Д. |
| Keywords: | competitive challenges gaming industry intelligent agents machine learning neural network models non-player characters reinforcement learning Unity ML-Agents игровая индустрия интеллектуальные агенты машинное обучение неигровые персонажи нейросетевые модели обучение с подкреплением соревновательные задачи |
| Issue Date: | 2026 |
| Citation: | Курмакаев, 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. |
| Abstract: | В 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). |
| URI: | http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/64060 |
| ISBN: | |
| ISSN: | |
| ISMN: | |
| Other Identifiers: | RU\НТБ СГАУ\590019 |
| Appears in Collections: | VOLGA CYBER WEEK |
Files in This Item:
| File | Size | Format | |
|---|---|---|---|
| file-224-226.pdf | 1.09 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.