KI in Computerspielen

Transkript

1 KI in omputerspielen Decision Making Institut für Informatik K.I in omputerspielen 1

2 Inhalt Decision Making Behavior Trees Regelbasierte Systeme Institut für Informatik K.I in omputerspielen 2

3 Decision Making harakter hat eine Menge von Informationen harakter hat ein bestimmtes Ziel Aus Informationen müssen Entscheidungen getroffen werden Institut für Informatik K.I in omputerspielen 3

4 Bild Decision Making AI model Decison Making model Institut für Informatik K.I in omputerspielen 4

5 Behavior Trees Aufgaben Aufbau Selector Sequence Decorator Parallele Ausführung Vor- und Nachteile Institut für Informatik K.I in omputerspielen 5

6 Aufgaben Hauptbaustein eines Behavior-Trees ist eine Aufgabe 3 Arten von Aufgaben: Konditionen Aktionen omposites Aufgaben sind in Unterbäume aufgeteilt Institut für Informatik K.I in omputerspielen 6

7 Aufbau Behavior Trees Konditionen überprüfen ob Eigenschaft gilt Aktionen verändern den Zustand des Spiels Sind beide Blätter omposites (Sequence, Selector) Innere Knoten des Baums Institut für Informatik K.I in omputerspielen 7

8 Sequence Menge von Verhalten die alle erfolgreich abgeschlossen werden müssen Schlägt eins fehl -> ganze Sequenz schlägt fehl Institut für Informatik K.I in omputerspielen 8

9 Selector Menge von Verhalten, bei der eine erfolgreich sein muss Ist eins erfolgreich -> Selector ist erfolgreich Institut für Informatik K.I in omputerspielen 9

10 Beispiel Institut für Informatik K.I in omputerspielen 10

11 Nicht-deterministische omposites Ausführung der Kinder-Knoten in strikter Reihenfolge vorhersehbare A.I. Lösung: zufällige Reihenfolge der Ausführung Funktioniert nur bei Vorgängen bei denen die Reihenfolge egal ist z.b. muss Tür erst geöffnet werden um sie zu betreten Institut für Informatik K.I in omputerspielen 11

12 Decorator Desgin-Pattern aus Software-Entwicklung Instanz des Dekorierers wird vor die zu dekorierende Klasse geschaltet Gleiche Schnittstelle wie die zu dekorierende Klasse Institut für Informatik K.I in omputerspielen 12

13 Decorator im Behavior-Tree Decorator ist Aufgabe die ein Kind-Knoten besitzt und dessen Verhalten ändert Anwendungsfälle: Anzahl der Versuche begrenzen Aufgabe ausführen bis sie fehlschlägt Institut für Informatik K.I in omputerspielen 13

14 Beispiel Decorator Decorator führt die Sequence solange aus, bis diese fehlschlägt Institut für Informatik K.I in omputerspielen 14

15 Parallele Ausführung Behavior-Trees müssen gleichzeitig ausgeführt werden jeder Behavior-Tree läuft auf eigenem Thread p : P Beispiel: Institut für Informatik K.I in omputerspielen 15

16 Vor- und Nachteile Vorteile: Leicht zu verstehen Teilbäume wiederverwendbar Flexibel und skalierbar Nachteile: Wird immer vom Stamm ausgeführt (kostet unnötig Prozessorzeit) Reagiert langsam auf aktuelle Ereignisse Institut für Informatik K.I in omputerspielen 16

17 Regel-Basierte Systeme Aufbau Unification Konfliktlösung Rete-Algorithmus Arbeitsweise Änderungen im Netzwerk Institut für Informatik K.I in omputerspielen 17

18 Aufbau Zwei Teile: Datenbank die Wissen der KI hält ( - ) Regeln werden auf Erfüllung geprüft und daraus Konfliktmenge gebildet Institut für Informatik K.I in omputerspielen 18

19 Ansicht p Konditionen (Pattern), bestehen aus Fakten identisch zu denen in der Datenbank Institut für Informatik K.I in omputerspielen 19

20 Unification ( ( )) ( ( )) ( ( )) ( ( )) ( ( )) ( ( )) ( p ( )) ( p ( )) Institut für Informatik K.I in omputerspielen 20

21 Konfliktlösungsstrategien First Applicable Least Recently Used Random Rule Most Specific onditions Dynamic Priority Arbitration Institut für Informatik K.I in omputerspielen 21

22 Konfliktlösungsstrategien First Applicable Least Recently Used Random Rule Most Specific onditions Dynamic Priority Arbitration Institut für Informatik K.I in omputerspielen 22

23 Konfliktlösungsstrategien First Applicable Least Recently Used Random Rule Most Specific onditions Dynamic Priority Arbitration Institut für Informatik K.I in omputerspielen 23

24 Konfliktlösungsstrategien First Applicable Least Recently Used Random Rule Most Specific onditions Dynamic Priority Arbitration Institut für Informatik K.I in omputerspielen 24

25 Konfliktlösungsstrategien First Applicable Least Recently Used Random Rule Most Specific onditions Dynamic Priority Arbitration Institut für Informatik K.I in omputerspielen 25

26 Konfliktlösungsstrategien First Applicable Least Recently Used Random Rule Most Specific onditions Dynamic Priority Arbitration Institut für Informatik K.I in omputerspielen 26

27 Rete (lat. Netzwerk ) 1979 von harles Forgy Effizient um viele Regeln zu vergleichen O j p working y Institut für Informatik K.I in omputerspielen 27

28 Arbeitsweise Rete Erstellt aus allen Regelprämissen ein Netzwerk Bedingungen, die gleiche Bedingungsteile enthalten werden nur einmal überprüft Ergebnis wird gespeichert Danach muss nur bei Änderung neue Konfliktmenge gebildet werden Institut für Informatik K.I in omputerspielen 28

29 Aufbau Prämissenknoten: Selektionsbedingungen, die sich auf einzelne Objekte beziehen Verbindungsknoten: Verknüpft Bedingungen miteinander Institut für Informatik K.I in omputerspielen 29

30 Aufbau Zu einzelnen Knoten werden Ergebnisse gespeichert: Prämissenknoten: Objekte die Selektionsbedingung erfüllen Verbindungsknoten: Objekttupel die die Verbundbedingung erfüllen K p O j Institut für Informatik K.I in omputerspielen 30

31 Effizienz Bedingungen: Regelprämissen enthalten gleiche Bedingungen Diese müssen nur einmal überprüft werden Faktenbasis: Bei Änderungen (an Faktenbasis) muss nur überprüft werden ob sich die Konfliktmenge geändert hat Institut für Informatik K.I in omputerspielen 31

32 Rete Beispiel : ( p ( )) ( p ( )) p p p : p : p : p : : ( p ( )) ( p ( )) ( p ( )) p p Institut für Informatik K.I in omputerspielen 32

33 Änderung in einem Netzwerk Änderung: Neuer Fakt kommt hinzu oder Fakt wird gelöscht Information wird durch Netzwerk gereicht Knotenspeicher wird aktualisiert Beispiel: R = A(X,Y) B(X) (Y) Institut für Informatik K.I in omputerspielen 33

34 Beispiel Änderung Institut für Informatik K.I in omputerspielen 34

35 Beispiel Änderung Tupel A(3,7) wird hinzugefügt Institut für Informatik K.I in omputerspielen 35

36 Beispiel Änderung Tupel A(3,7) wird hinzugefügt Institut für Informatik K.I in omputerspielen 36

37 Beispiel Änderung Tupel A(3,7) wird hinzugefügt Institut für Informatik K.I in omputerspielen 37

38 Beispiel Änderung Tupel A(3,7) wird hinzugefügt Institut für Informatik K.I in omputerspielen 38

39 Quellen Millington, Ian; Funge, John (2009): Artificial Intelligence For Games Second Edition. PT/Decision%20Making.pdf Becker, Peter : Grundlagen von Decision Support und Expertensystemen,www2.inf.fhrheinsieg.de/~pbecke2m/xps/ Institut für Informatik K.I in omputerspielen 39