Artificial Intelligence for Real-time Strategy Games

Abstract

Strategické hry v realném čase jsou zajímavou oblastí výzkumu, protože tvorba AI představuje mnoho výzev - od řízení jedné jednotky až po splnění celkového cíle hry. Tato práce zkoumá možné řešení těchto problémů pomocí genetického programovaní a neuroevoluce. Prezentuje a porovnává zjištění a rozdíly mezi modely. Obě metody si vedly dobře, ale zjistili jsme, že genetické programování je o něco efektivnější co se výkonu a výsledků týče.

Real-time strategy games are an exciting area of research, as creating a game AI poses many challenges - from managing a single unit to completing an objective of the game. This thesis explores possible solutions to this task, using genetic programming and neuroevolution. It presents and compares findings and differences between the models. Both methods performed reasonably well, but genetic programming was found to be a bit more effective in performance and results.