ПОРІВНЯННЯ МЕТОДІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ТА ТРАДИЦІЙНИХ АЛГОРИТМІВ У ЗАДАЧАХ НАВІГАЦІЇ ТА ПОВЕДІНКИ NPC

Анотація

В межах даного дослідження здійснено апробацію інструментарію Unity ML-Agents, що реалізує парадигму навчання з підкріпленням (Reinforcement Learning), як методологічної основи для моделювання автономної поведінки неігрових персонажів (NPC). Зазначений підхід розглядається як концептуально відмінна та адаптивна альтернатива класичним архітектурам керування, зокрема деревам поведінки (Behavior Trees) та скінченним автоматам (State Machines), оскільки він забезпечує підвищений рівень нелінійності, варіативності та когнітивної складності агентної поведінки.
Емпірична частина роботи реалізована у середовищі Unity на прикладі гри «Змійка», що виступає тестовим полігоном для порівняльного аналізу. У дослідженні здійснено зіставлення результатів функціонування NPC, керованих традиційними алгоритмами, із результатами, отриманими за допомогою ML-Agents, що використовували алгоритми Proximal Policy Optimization (PPO) та його модифікацію з рекурентними мережами довготривалої пам’яті (PPO+LSTM). Порівняльні таблиці результатів дозволяють здійснити кількісну та якісну оцінку ефективності запропонованого підходу, а також окреслити його потенціал у контексті подальших досліджень у сфері інтелектуальних агентних систем.
Наукова новизна дослідження полягає у верифікації гіпотези про доцільність використання методів навчання з підкріпленням як альтернативи традиційним архітектурам керування, що підтверджено емпіричними результатами, отриманими у тестовому середовищі гри «Змійка». Практична значущість роботи визначається тим, що запропоновані рекомендації та результати порівняльного аналізу можуть бути безпосередньо інтегровані у процес розробки сучасних ігрових продуктів, сприяючи підвищенню рівня автономності, адаптивності та інтелектуальної складності поведінки NPC.
У висновках роботи сформульовано комплекс практичних рекомендацій, адресованих розробникам ігор та гейм-дизайнерам, які перебувають у пошуку альтернативних підходів до організації та керування поведінкою неігрових персонажів у власних проєктах. Окрім цього, здійснено систематизований порівняльний аналіз інтеграційних можливостей та обмежень різних архітектурних рішень, зокрема інструментарію Unity ML-Agents та дерев поведінки (Behavior Trees), що дозволяє не лише окреслити їхні функціональні переваги й недоліки у контексті практичного застосування, але й визначити перспективні напрями подальшої оптимізації агентних систем у сфері інтерактивних цифрових середовищ.
Таким чином, проведене дослідження не лише розширює теоретичні уявлення про можливості застосування алгоритмів оптимізації політики у сфері інтерактивних симуляцій, але й створює підґрунтя для подальших робіт, спрямованих на розробку масштабованих моделей агентної поведінки, здатних забезпечити якісно новий рівень когнітивної адаптивності у цифрових середовищах.