Aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial de búsqueda y planificación sobre NPCs en un videojuego de última generación

Abstract

RESUMEN: Las investigaciones en Inteligencia Artificial y los videojuegos han ido siempre de la mano, considerándose estos últimos el benchmark perfecto para probar los más recientes avances de la Inteligencia Artificial con problemas de la vida real. Los agentes controlados por Inteligencia Artificial (NPCs en inglés) permiten crear una experiencia interactiva en los videojuegos para simular situaciones de la vida real de la forma más realista posible. A pesar de los continuos avances, las técnicas de IA (Inteligencia Artificial) aplicadas en los videojuegos son a menudo las mismas. Máquinas de Estados Finitas o el algoritmo A* son algunas de las m as comunes, estando presentes en casi todos ellos. En este documento se propone el diseño e implementación de un sistema de planificación de acciones GOAP combinado con lógica difusa como alternativa sencilla a las máquinas de estados con el fin de mejorar tanto el rendimiento del juego como la facilidad de su desarrollo. Además, se introduce el concepto de Inteligencia de Enjambre con el uso del algoritmo PSO (Particle Swarm Optimization) como estrategia de búsqueda aplicada en un videojuego. La implementación de dichas técnicas de IA se realizará sobre un videojuego sencillo de género Shooter empleando el motor de juego Unreal Engine, uno de los más potentes del mercado y empleado en numerosos videojuegos actuales de renombre.

ABSTRACT: Research on Artificial Intelligence and videogames have always been joined, the latter being the perfect benchmark to test the most recent improvements of AI on real life problems. Non-Player Characters (NPCs) allow us to crate an interactive experience in videogames to simulate real life situations in the most realistic and accurate way. Despite the continuous developments, AI (Artificial Intelligence) techniques applied on videogames are usually the same. Finite State Machines or A* algorithm are some examples of the most common ones, these being present in nearly every game. This document proposes the design and implementation of a GOAP action planning system combined with fuzzy logic, as a simple alternative to Finite State Machines in order to improve the performance as well as the ease of its development. In addition, we introduce the concept of Swarm Intelligence with the PSO (Particle Swarm Optimization) algorithm as a pathfinding strategy applied to a videogame. The implementation of these techniques will be made in a simple shooter game by using Unreal Engine, one of the most powerful game engines in the market, currently used in a large number of renown games.