Прототипирование видеоигр на основе нечеткой логики
https://doi.org/10.26907/2541-7746.2025.1.181-195
Аннотация
Рассмотрено применение нечеткой логики при создании игровых механик. Отмечена важность этой логики для процесса дизайна видеоигр, который требует сбалансированного подхода, объединяющего творчество и внимание к деталям. Обсуждены ограничения существующих средств и методов прототипирования и аргументирована необходимость разработки системы, способной интегрировать экспертные знания для принятия решений.
Анализ подобных исследований показывает, что нечеткая логика, которая хорошо моделирует процесс мышления человека, может предоставить удобный метод для рекомендации игровых механик на первых этапах разработки. Данное направление может оказаться более актуальным, особенно по сравнению с затратами при разработке и использовании нейронных сетей. Проектирование системы, предложенной в настоящей работе, не требует разработки сложных алгоритмов, что обеспечивает относительно простое усовершенствование разработанного подхода, позволяя расширить объем входных данных. Кроме этого, имеющаяся возможность легко усовершенствовать используемую экспертную базу знаний обеспечит уточнение информации и адаптацию системы к изменяющимся требованиям.
В статье также охарактеризованы разнообразные варианты применения нечеткой логики и ее потенциал для улучшения дизайна игр через поддержку выбора игровых механик с использованием экспертных систем.
Об авторе
А. В. ШубинРоссия
Алексей Витальевич Шубин, ассистент, младший научный сотрудник Института информационных технологий и интеллектуальных систем
г. Казань
Список литературы
1. Шараева Р.А., Кугуракова В.В., Селезнева Н.Э. Методика упрощения таск-трекинга в проектах игровой индустрии // Прогр. прод. и сист. 2022. № 3. С. 374–383. http://dx.doi.org/10.15827/0236-235X.139.374-383.
2. Шелл Дж. Геймдизайн. Как создать игру, в которую будут играть все. М.: Альпина Пабли шер, 2019. 640 с.
3. Сахибгареева Г.Ф., Кугуракова В.В Редактор интерактивной структуры для инструмента генерации сценарных прототипов // Электр. библ. 2021. Т. 24, № 6. C. 1184–1202. https://doi.org/10.26907/1562-5419-2021-24-6-1184-1202.
4. Козар Б.А., Кугуракова В.В., Сахибгареева Г.Ф. Структуризация сущностей естественного текста с использованием нейронных сетей для генерации трехмерных сцен // Прогр. прод. и сист. 2022. № 3. С. 329–339.
5. Sahibgareeva G.F., Kugurakova V.V. Branched structure component for a video game scenario prototype generator // Proc. 23rd All-Russ. Sci. Conf. “Scientific Services and Internet”, September 20–23, 2021. Moscow, 2021. P. 101–111. https://doi.org/10.20948/abrau-2021-10-ceur.
6. Zadeh L.A. Fuzzy logic = computing with words // IEEE Trans. Fuzzy Syst. 1996. V. 4, No 2. P. 103–111. https://doi.org/10.1109/91.493904.
7. Mauer G.F. A fuzzy logic controller for an ABS braking system // IEEE Trans. Fuzzy Syst. 1995. V. 3, No 4. P. 381–388. https://doi.org/10.1109/91.481947.
8. Hungilo G.G., Emmanuel G., Maiga J., Santoso A.J. Fuzzy logic control application: Design and simulation for washing machine // IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. 2019. V. 662, No 2. Art. 022046. https://dx.doi.org/10.1088/1757-899X/662/2/022046.
9. Raja K. Python-based fuzzy logic in automatic washer control system // Soft Comput. 2023. V. 27. P. 6159–6185. https://doi.org/10.1007/s00500-023-07979-3.
10. Ozsahin D.U., Uzun B., Ozshahin I., Mustapha M.T., Musa M.S. Fuzzy logic in medicine // Biomedical Signal Processing and Artificial Intelligence in Healthcare / Ed. by W. Zgallai. Ser.: Developments in Biomedical Engineering and Bioelectronics. Acad. Press, 2020. P. 153–182. http://dx.doi.org/10.1016/B978-0-12-818946-7.00006-8.
11. Millington I. Artificial Intelligence for Games. The Morgan Kaufmann Ser. in Interactive 3D Technology / Ed. by D.H. Eberly. San Francisco, CA: Morgan Kaufmann Publ., 2006. xxxv, 856 p.
12. Sweetser P., Wiles J. Current AI in games: A review // Aust. J. Intell. Inf. Process. Syst. 2002. V. 8, No 1. P. 24–42.
13. Calderon-Vilca H.D., Chavez N.M., Guimarey J.M.R. Recommendation of videogames with fuzzy logic // Proc. 2020 27th Conf. of Open Innovations Association (FRUCT). Trento, 2020. P. 27–37. https://doi.org/10.23919/FRUCT49677.2020.9211082.
14. Papadimitrious S., Chrysafiadi K., Virvou. M. FuzzEG: Fuzzy logic for adaptive scenarios in an educational adventure game // Multimedia Tools Appl. 2019. V. 78, No 22. P. 32023–32053. https://doi.org/10.1007/s11042-019-07955-w.
15. de Oliveira F.M., Lanzillotti R.S., da Costa R.M.E.M., Gon¸ calves R., Ventura P., de Carvalho L.A.V. ARVET and SAPTEPT: A virtual environment and a system supported by fuzzy logic in virtual reality exposure therapy for PTSD patients // Proc. 2012 12th Int. Conf. on Computational Science and Its Applications. Salvador, 2012. P. 103–107. https://doi.org/10.1109/ICCSA.2012.26.
16. Pirovano M. The use of fuzzy logic for artificial intelligence in games. Milano, Univ. of Milano, Politecnico di Milano, 2012.
17. Григорьева Д.Р., Гареева Г.А., Басыров Р.Р. Основы нечеткой логики. Учебно-методическое пособие к практическим занятиям и лабораторным работам. Набережные Челны: Изд-во НЧИ КФУ, 2018. 42 c.
18. Chuang K.-C., Lan T.-S., Zhang L.-P., Chen Y.-M., Dai X.-J. Parameter optimization for computer numerical controlled machining using fuzzy and game theory // Symmetry. 2019. V. 11, No 12. Art. 1450. https://doi.org/10.3390/sym11121450.
Рецензия
Для цитирования:
Шубин А.В. Прототипирование видеоигр на основе нечеткой логики. Ученые записки Казанского университета. Серия Физико-математические науки. 2025;167(1):181-195. https://doi.org/10.26907/2541-7746.2025.1.181-195
For citation:
Shubin A.V. Video game prototyping using fuzzy logic. Uchenye Zapiski Kazanskogo Universiteta. Seriya Fiziko-Matematicheskie Nauki. 2025;167(1):181-195. (In Russ.) https://doi.org/10.26907/2541-7746.2025.1.181-195