a. Menerapkan Kecerdasan Buatan Dalam Game
ada
banyak teknik yang diadaptasi dari bidang kecerdasan buatan untuk diterapkan
pada game. beberapa diantaranya, yaitu:
·
Mengejar dan
Menghindar
Mengejar
dan menghindar merupakan teknik dasar yang diterapkan pada banyak game berbasis
kecerdasan buatan dari yang sederhana sampai yang kompleks. apakah itu space
shooters, RPG, atau game strategi. metode paling umum pada teknik mengejar dan
menghindar ini adalah melakukan pemutakhiran (update) koordinat terhadap objek
yang menjadi sasaran. Posisi relatif dan kecepatan dapat dijadikan sebagai
parameter pada algoritma mengejar dan menghindar. Metode Line-of-sight yang
membutuhkan dasar rumus persamaan garis juga serngkali dijadikan basis metode
mengejear dan menghindar.
·
Pola Pergerakan
Pola
pergerakan merupakan cara yang sederhana untuk memberikan ilusi kecerdasan pada
sebuah game. Game Galaga adalah contoh klasik penerapan pola pergerakan ini,
dimana pesawat musuh dapat bergerak secara melingkat atau mengikuti pola garis
lurus yang ditentukan. Contoh lain penerapan pola pergerakan adalah pada game
first-person shooter yang menampilkan monster yang sedang berpatroli pada jalur
tertentu, pada game simulasi pertempuran pesawat dimana pesawat musuh dapat
melakukan manuver-manuver di udara yang menyulitkan kita mengejar, atau karakter-karakter
non-player (figuran) seperti kambing yang sedang berjalan membutuhkan teknik
pola pergerakan ini. Metode standar untuk menerapkan pola pergerakan adalah
dengan cara menyimpan pola tersebut dalam suatu array. Array tersebut terdiri
dari serangkaian koordinat atau perintah pergerakan dengan pola tertentu untuk
mengontrol koordinat dari objek. Dengan metode ini, bisa didapatkan pola-pola
pergerakan seperti melingkar, garis lurus, zig-zag atau bahkan kurva tak
beraturan.
·
Pathfinding
Metode
pathfinding paling mudahditemui pada game-game bertipe strategi dimana kita
menunjuk satu tokoh untuk digerakkan ke lokasi tertentu dengan mengklik lokasi
yang hendak dituju. Si tokoh akan segera bergerak ke arah yang ditentukan, dan
secara “cerdas” dapat menemukan jalur terpendek ataupun menghindari dari
rintangan-rintangan yang ada. Salah satu algoritma pathfindin yang cukup umum
dan yang paling banyak digunakan utnuk mencari jarak terpendek secara efisien
adalah algoritma A* (baca: A star). Secara umum, algoritma A* adalah
mendefinisikan area pencarian menjadi sekumpulan node-node (tiles). Titik awal
dan titik akhir ditentukan terlebih dulu untuk mulai penelusuran pada tiap-tiap
node yang memungkinkan untuk ditelusuri. Dari sini, akan diperoleh skor yang
menunjukkan besarnya biaya untuk menempuh jalur yang ditemukan, ditambah dengan
nilai heuristik yang merupakan nilai biaya estimasi dari node yang ada menuju
tujuan akhir. Iterasi akan dilakukan hingga akhirnya mencapai target yang
dituju.
·
Jaringan saraf
tiruan (neural network)
Neural
network cukup baik ketika diterapkan pada kasus-kasus yang sifatnya non-linier
atau mengambil keputusan yang tidak dapat dilakukan dengan metode tradisional.
Penerapannya seringkali pada game-game yang memerlukan kemampuan adaptif atau
belajar dari pengalaman. Sebagai contoh, jika suatau ketika terjadi pertempuran
antar player dengan unit komputer, dan unit komputer mengalami kekalahan, maka
pada kesempatan lain yang serupa, komputer akan memilih untuk tidak bertempur.
Semakin banyak pengalaman yang dialami komputer, maka komputer menjadi semakin
cerdas. Prinsip dasar dari jaringan saraf tiruan ini adalah perbaikan bobot
secara terus menerus agar output yang dihasilkan menjadi semakin akurat
(semakin cerdas).
·
Algoritma
Genetis (genetic algorithm)
Algoritma
genetis sedikit banyak dipengaruhi oleh teori evolusi yang dicetuskan Darwin,
yaitu bahwa spesies akan terus menerus beradaptasi dengan lingkungannya dan
ciri khasnya yang terletak pada kromosom, akan diturunkan pada generasi
berikutnya. Generasi turunan ini menerima gabungan kromosom dari kedua
induknya, yang disebut dengan crossover. Pada algoritma genetis, akan
diterapkan langkah ranking fitness untuk melakukan seleksi terhadap langkah
ranking fitness untuk melakukan seleksi terhadap generasi turunan yang terbaik.
Pada game berbasis algorima genetis, turunan terbaik inilah yang dilibatkan ke
dalam game, dimana akan digunakan oleh komputer untuk merespons
perubahan-perubahan tingkah laku user.
Beberapa
teknik lain yang umum digunakan antara lain: finite state machine, fuzzy
logic, ruled-based AI, basic probability, dan keputusan tak pasti
(dengan menggunakan teknik Bayesian) Di masa-masa mendatang, dengan dukungan
teknologi hardware yang semakin baik, teknik kecerdasan buatan pada game
berbasis kecerdasan buatan akan semakin matang dengan ilusi kecerdasan yang
semakin menyerupai manusia.
b. Decision Making
Decision
making adalah kemampuan yang paling kompleks dan terdapat berbagai macam
jawaban, kemampuan ini digunakan untuk memutuskan apa yang akan dilakukan oleh
player ketika akan melakukan segala hal. Decision making sangat diperlukan
untuk memberikan hasil yang terbaik pada game anda. Decision making ini bisa
didapatkan dengan memperbanyak match yang memberikan pengalaman kepada player,
tetapi membutuhkan waktu yang lama jika hanya bermain saja, jadi ketika anda
membaca blog ini anda sudah melakukan langkah yang sangat berharga karena
menghemat waktu anda untuk mempelajari hal-hal yang umum.
c. Rule System
Rule
Based System merupakan metode pengambilan keputusan berdasarkan pada
aturan-aturan tertentu yang telah ditetapkan. RBS dapat diterapkan pada agen
virtual dalam bentuk kecerdasan buatan sehingga dapat melakukan tindakan
tertentu. Tindakan tersebut direpresentasikan oleh set aturan yaitu penyebab
tindakan itu terjadi, proses tindakan dan hasil dari tindakan tersebut.
d. Path Finding
Metode
path finding ini adalah metode yangpaling mudahditemui pada permainan dengan
tipe strategi, seperti : DOTA. Dimana kita menunjuk satu tokoh untuk digerakkan
ke lokasi tertentu dengan mengklik lokasi yang hendak dituju. Si tokoh akan
segera bergerak ke arah yang ditentukan dengan kita, dan dapat menemukan jalur
terpendek ataupun menghindari dari rintangan-rintangan yang ada.
Algoritma
Path Finding yang paling banyak digunakan utnuk mencari jarak
terpendek secara efisien adalah algoritma A* (yang dibaca: A star). Algoritma
A* adalah mendefinisikan area pencarian menjadi sekumpulan node-node (tiles).
Titik awal dan titik akhir ditentukan terlebih dulu untuk mulai penelusuran
pada tiap-tiap node yang memungkinkan untuk ditelusuri.
e. Waypoint (Titik Acuan)
Waypoint
adalah titik acuan yang digunakan untuk keperluan navigasi untuk
mengidentifikasi sebuah titik di peta. Koordinat - Koordinat itu biasanya
menyertakan longitude, latitude, dan kadang altitude untuk keperluan navigasi
di udara. Waypoint digunakan di berbagai navigasi yang tidak memiliki jalur yang
tampak seperti navigasi di udara dan navigasi di laut, juga navigasi di darat
yang tidak memiliki jalur yang jelas. Khusus navigasi di darat yang tidak
menggunakan manusia sebagai penentu arah melainkan robot, waypoint digunakan
meski terdapat jalur yang jelas. Hal ini penting agar robot tetap memiliki
rute.
Waypoint
dibagi menjadi 2 jenis, yaitu (Waypoint Fly By) dan (Waypoint
Fly Over).Waypoint fly by tidak melewati lokasi di atas way point namun
tetap menuju ke arah tujuan, sedangkan waypoint fly over melewati lokasi di
atas way point. Setelah satu waypoint terlewati, maka pilot harus menetapkan
waypoint berikutnya yang disebut dengan waypoint aktif.
https://laskyargiovane.wordpress.com/2016/04/25/artificial-intelligence-kecerdasan-buatan-pada-game/
http://dotasharingstts.blogspot.co.id/2016/05/decision-making-decision-making-adalah.html
Tidak ada komentar:
Posting Komentar