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문제 정의
- 본 실험에서 설정한 종료조건의 타당성을 검증하기 위해 세대교체가 진행됨에 따라 개체의 경로 길이의 변화를 조사하였다. 본 연구에서 실험에서 설정한 출발점과 도착점에서 개체의 수를 50으로 하고 200회의 세대교체를 이룬 후의 결과를 [그림 5]에 표시하였다.
- 본 연구에서는 최적해 탐색법의 하나인 유전자 알고리즘을 이용하여 게임에서 지능 캐릭터의 효율적인 경로이동을 제안하고, 실험에 의해서 그 유용성을 확인하였다. 본 방법을 이용하면 Dijkstra 방법에 기초한 기존의 방법과 같은 탐색 결과를 얻는 것이 가능 할 뿐만 아니라 탐색 과정에서 여러 개의 후보 해를 생성하는 유전자 알고리즘의 특징을 이용해서 최단 경로 이외에 최적 경로를 1회의 처리로서 탐색할 수가 있다.
- 본 연구에서는 출발점과 도착점 사이의 최단 경로 검색과 경로에 지연이라는 가중치를 두어 최적 경로를 탐색하는 2가지에 대하여 실험을 하였다. 경로에 지연 가중치 0(1)를 둘 경우 적합도는 [식 2]와 같다.
- 본 연구에서는 특정한 형태를 갖는 맵에 적용한 것이 아니라 다양한 맵에 대해서 적용 가능하도록 실험용 맵을 이용하여 실험을 하였다. 이 맵의 정보에 포함되는 노드 수는 58, 설정한 출발점 A와도 착점 日로 완결되는 같은 두 번 다시 통과하지 않는 경로의 총 수는 약 336만 개이다.
- 그러나 실제 게임에서는 직선상에서 이동뿐만 아니라 2차원, 3차원상의 공간에서 게임이 이루어지고 있다. 이러한 점을 고려하여 본 연구에서는 지능 캐릭터가 한 지점을 출발하여 목표지점까지 가는 도중에 거리와 지연이라는 요소를 고려하여 인공지능 캐릭터의 경로 탐색법을 제안한다.
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