Penerapan Neural Network Untuk Npc Braking Decision Pada Racing Game

Prasetya, Herlambang Yudha (2019) Penerapan Neural Network Untuk Npc Braking Decision Pada Racing Game. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Genre game balap merupakan genre yang cukup populer. Alasan utamanya adalah game balap mampu untuk menawarkan bukan hanya sensasi untuk melaju dengan cepat, namun juga grafik yang semakin menarik, track yang bervariasi, serta kecerdasan buatan yang cukup menantang untuk dikalahkan pemain. Dari berbagai hal tersebut yang cukup penting untuk dikembangkan adalah kecerdasan buatan, karena inti game balap adalah tantangan yang menyenangkan, dan hal itu akan sulit dicapai jika kecerdasan buatan sebagai lawan main berperilaku monoton atau bahkan bermain sangat buruk saat balapan. Maka dari itu diperlukan kecerdasan buatan yang mampu mengenali pola pikir manusia dan menirukannya dalam mengambil keputusan. Salah satu keputusan yang ada pada mobil adalah penentuan gas dan rem atau braking decision. Dari hal tersebut menginspirasi penulis untuk merancang agen pada Racing Game Starter Kit(RGSK) dengan algoritma Neural network. Dengan meniru cara kerja neuron otak yang berjumlah milyaran membuat Neural network mampu menyederhanakan pengkodean mesin yang rumit dengan merelokasikan proses pengambilan keputusan ke satu atau lebih jaringan saraf terlatih. Serta algoritma ini memungkinkan untuk beradaptasi saat game dimainkan menjadi nilai tambah tersendiri terutama bagi peneliti di bidang Artificial Intelligent. Berdasarkan hasil akhir proses testing menggunakan Cross-Validation menunjukkan algoritma Neural network memiliki akurasi belajar sebesar 0.76 yang berarti tingkat kemiripan algoritma dengan perilaku manusia sebesar 76%. Dengan rata-rata fps yang didapat agen adalah 59 fps dan waktu tempuh 10 putaran total, memiliki waktu tempuh 72 detik atau 12% lebih cepat dibanding AI default kit.

English Abstract

The genre of racing games is quite popular. The main reason is racing games are able to offer not only the sensation of speeding up, but also the graphics, varied tracks, and artificial intelligence that is quite challenging for players to beat. Of these things the most important thing to develop is artificial intelligence, because the core of racing games is a fun challenge, and it will be difficult to achieve if artificial intelligence as opponent to playing monotonous behavior or even playing very badly during the race. Therefore, artificial intelligence is needed to be able to recognize the human mindset and imitate it in making decisions. One decision that can be observed is the determination of accelerate and brakes or braking decision. From the problem above, the author was inspired to design an agent in the Racing Game Starter Kit (RGSK) with the Neural network algorithm. By imitating the workings of brain neurons, which amount to billions, the Neural network is able to simplify complex machine coding by relocating the decision-making process to one or more trained neural networks. And the ability of this algorithm to adapt when games are played is an added value, especially for researchers in the field of Artificial Intelligent. Based on the final results of the testing process using Cross-Validation, the Neural network algorithm has a learning accuracy of 0.76, which means the algorithm's similarity to human behavior is 76%. With the average fps obtained by the agent is 59 fps and the travel time of 10 total turns, has a travel time of 72 seconds or 12% faster than the default AI kit

Other obstract

-

Item Type: Thesis (Sarjana)
Identification Number: SKR/FILKOM/2019/123/051902293
Uncontrolled Keywords: kecerdasan buatan, neural network, kontroler, cross-validation, artificial intelligence, neural network, controller, cross-validation
Subjects: 700 The Arts > 794 Indoor games of skill > 794.8 Electronic games > 794.81 Computer applications > 794.816 8 Computer games--Programming
Divisions: Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
Depositing User: Nur Cholis
Date Deposited: 23 Jun 2020 03:43
Last Modified: 24 Oct 2021 03:56
URI: http://repository.ub.ac.id/id/eprint/169249
[thumbnail of Herlambang Yudha Prasetya (2).pdf]
Preview
Text
Herlambang Yudha Prasetya (2).pdf

Download (2MB) | Preview

Actions (login required)

View Item View Item