Моделі обчислювального інтелекту для адаптивного управління динамічним контентом в ігрових середовищах з відкритим світом

Abstract

Об'єктом дослідження виступає процес адаптивного управління ігровим контентом у середовищах відкритого типу та інструментальний інтерфейс моніторингу відповідної системи. Предметом дослідження є моделі обчислювального інтелекту, алгоритми навчання агента з підкріпленням та UI/UX-рішення для задачі динамічного масштабування складності ігрового процесу. Метою роботи є проектування й реалізація системи адаптивного управління контентом на базі RL-агента та профілювання поведінкових показників гравця (skill_score, stress_index, flow_zone), а також побудова Debug/Monitor UI для налагодження та моніторингу ШІ-агента. Дослідження виконане шляхом проєктування агента у рамках MDP, програмної реалізації на C++ (Unreal Engine 5) з Python-бекендом для машинного навчання, побудови Debug Panel за принципами UX та аналізу стратегій DDA.