Une architecture pour la conception de modèles décisionnels : application aux créatures virtuelles dans les jeux vidéos
Institution:
Paris 11Disciplines:
Directors:
Abstract EN:
Video games use more and more Artificial Intelligence. AI gets more CPU time and more space. Some technics, such as neural networks or genetic programming, appear in few original games. Meanwhile, Artificial Life technologies do not really convince video game producers. This thesis propose a new architecture, to produce decision models, used to simulate virtual creatures' behaviors in video games. This architecture matches all video games requirements, and provides the mean to design high level behaviors, from reactive ones, to adaptive and eductive ones. The validity of the architecture is tested during three different main experiences, each one about one of the three cognition levels. The first experience shows three reactive creatures, fleeing a predator and flocking. In the second one, an hexapod learns to walk, adapting its motion controller during its move. The last experience shows a bot building a model of the level it is in, and using its model to plan its moves.
Abstract FR:
L'Intelligence Artificielle occupe un rôle de plus en plus important au sein des jeux vidéo. De plus en plus de ressources lui sont allouées. Certaines techniques, comme les réseaux de neurones ou encore la programmation génétique, ont fait leur apparition dans quelques jeux originaux. Cependant la percée des technologies récentes, issues notamment de la Vie Artificielle, reste exceptionnelle. Cette thèse propose une architecture originale, qui permet de réaliser des modèles décisionnels, utilisés pour simuler le comportement des créatures virtuelles peuplant les jeux vidéo. Cette architecture répond aux importantes contraintes impliquées par les jeux vidéo, tout en proposant des comportements plus ou moins évolués, depuis les comportements réactifs jusqu'aux comportements éductifs, en passant par les comportements adaptatifs. La validité de l'architecture est testée au travers de trois expériences clefs, chacune abordant l'un des niveaux comportementaux dans un environnement de jeu vidéo. La première met en œuvre plusieurs créatures réactives, capables notamment de se déplacer en formation. La seconde montre l'apprentissage de la marche par un hexapode. Enfin, la troisième expérience permet à un bot de modéliser le niveau dans lequel il se déplace, et d'en tirer partie pour planifier ses mouvements.