Інтелектуальний агент на основі навчання з підкріпленням для тестування складності рівня

Abstract

Дипломний проєкт присвячений створенню інтелектуального агента на основі навчання з підкріпленням для автоматизованого тестування складності рівнів у відеоіграх. У роботі проведено аналіз предметної області, огляд існуючих підходів до тестування рівнів та порівняння з класичними методами. Визначено мету проєкту, обґрунтовано вибір інструментів реалізації, таких як Unity та ML-Agents. Детально описано етапи розробки середовища, навчання агента, а також методику збору та аналізу результатів. Після реалізації системи проведено тестування ефективності агента при проходженні рівнів різної складності. Результатом виконаної роботи є функціональна система, здатна моделювати поведінку гравця та на основі отриманих даних оцінювати складність рівня.