Felix Schulte
Diplomarbeit aus dem Jahr 2007 im Fachbereich Informatik - Software, Note: 1.0, Universität Paderborn (Fakultät 5 - Elektrotechnik/Mathematik/Informatik), Sprache: Deutsch, Abstract: Im Rahmen dieser Arbeit wird ein Softwareagent entwickelt, welcher sich Spielverhalten unter Verwendung von Reinforcement Learning aneignet. Die Wahrnehmung der Umwelt erfolgt mithilfe eines sogenannten 'Grids', welches den Zustand der Spielwelt kodiert. Weiterhin kommt der k-Means-Algorithmus zum Einsatz, um die Zustandsmenge auf ein geeignetes Maß zu reduzieren. Videospiele fungieren als beliebte Plattform für die Entwicklung und Erforschung künstlicher Intelligenz (KI). Sie stellen ein geeignetes Thema für akademische Forschung dar. Videospiele sind anspruchsvoll und gleichzeitig recht einfach zu formalisieren. Sie bieten komplexe und realitätsnahe Umgebungen. Spielzustände und Verhaltensweisen der nicht-deterministischen Umwelt sind nicht vorhersagbar - optimale Verhaltensweisen sind nicht bekannt. Der Entwickler kann deshalb dem Softwareagenten nur in begrenztem Maße Wissen zur Verfügung stellen. Der Agent muss Verhaltensweisen selbstständig erlernen. Videospiele machen es möglich, auf einfache Weise Methoden der künstlichen Intelligenz zu entwickeln und ihre Verhaltensweisen zu analysieren. Intelligente Agenten können das Verhalten ihrer Umwelt erlernen und so auf verschiedene Situationen angemessen reagieren. Sie sind weiterhin in der Lage, sich auf neue Situationen einzustellen. Diese Eigenschaft ist von großer Bedeutung in der Entwicklung von Robotern in menschlicher Umgebung. Videospiele bieten also nicht nur eine leicht formalisierbare und messbare Umgebung für eine künstliche Intelligenz - sie gewährleisten einen Entwicklungsprozess ohne Gefährdung von Lebewesen oder Eigentum.Mit dieser Arbeit zeige ich, dass Reinforcement Learning Lernprobleme in Videospielen mit vereinfachten Voraussetzungen effizient bewältigen kann. Der entwickelte Softwareagent ist in der Lage, ei 3
