Мультиагентна система управління ігровим поселенням з експертною системою підбору поведінки ігрових персонажів

Abstract

У статті розглядається новий підхід до моделювання інтелектуальної поведінки ігрових персонажів через мультиагентну систему, інтегровану з експертною системою для підбору поведінки. Внаслідок інтеграції цієї системи ігрові персонажі набувають здатності адаптувати свою поведінку відповідно до своїх індивідуальних характеристик і взаємодії з іншими персонажами. Для моделювання особистісних рис персонажів було розглянуто кілька відомих психологічних моделей, таких як FFM (The Five Factor Model), HEXACO та AD (Affiliation and Dominance Model). Після аналізу та порівняння моделей було прийнято рішення скомбінувати HEXACO та AD, оскільки це дозволяє одночасно детально моделювати індивідуальні характеристики ігрових персонажів і точно описувати їхні міжособистісні відносини. Для вибору поведінки ігрового персонажа розроблено систему балів, яка оцінює шаблони поведінки залежно від вхідних даних: настрою персонажа, його особистісних рис, типів взаємовідносин та знань про поведінку інших ігрових персонажів. Ці дані використовуються для обчислення загального балу кожного шаблону поведінки, що визначає дію персонажа. Обчислення здійснюється за допомогою складених матриць поведінкової відповідності, що дозволяють узгоджувати шаблони з характеристиками персонажа. Введення випадкової похибки забезпечує варіативність у поведінці ігрових персонажів і запобігає детермінації результатів. Система балів формалізована у вигляді математичної моделі, яка описує вплив кожного фактора на вибір поведінки за допомогою функцій обчислення балів та відповідних вагових коефіцієнтів. Для тестування експертної системи створено ігровий прототип на платформі Unity, де ігрові персонажі виконують завдання для підтримки життєдіяльності поселення. Вони самостійно обирають завдання, орієнтуючись на стан середовища та взаємодіють один з одним відповідно до підібраного експертною системою шаблону поведінки. Запропонований підхід дозволяє створити динамічне ігрове середовище з непередбачуваними діями ігрових персонажів, що залежатимуть від їхніх особистісних рис та міжособистісних відносин з іншими ігровими персонажами, що відкриває нові можливості для вдосконалення систем поведінки в іграх.

This article presents a novel approach to modeling the intelligent behavior of game characters through a multi-agent system integrated with an expert system for behavior ion. By incorporating this system, game characters acquire the ability to adapt their behavior according to their individual traits and interactions with other characters. To model personality traits, several well-known psychological frameworks were considered, including FFM (The Five Factor Model), HEXACO, and AD (Affiliation and Dominance Model). After comparing the models, a combination of HEXACO and AD was chosen, as this approach allows for detailed modeling of both individual game character traits and their interpersonal relationships. To the appropriate behavior for a game character, a scoring system was developed that evaluates behavior templates based on input data: the character’s mood, personality traits, relationship types, and knowledge about the behavior of other game characters. This data is used to calculate a total score for each behavior template, determining the character's final action. The calculation process is performed using compound behavior matching matrices that align templates with character traits. The introduction of a random deviation ensures variability in game character behavior and prevents deterministic outcomes. The scoring system is formalized as a mathematical model that describes the influence of each factor on behavior ion through scoring functions and corresponding weighting coefficients. To test the expert system, a game prototype was developed on the Unity platform, game characters perform tasks to maintain the settlement's functionality. They independently choose tasks based on the current environment state and interact with one another according to behavior templates ed by the expert system. The proposed approach enables the creation of a dynamic game environment with unpredictable character actions, determined by their personality traits and interpersonal relationships. This opens new opportunities for improving behavior systems in games.