.png)
.png)
Послать статью по эл. почте 
ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ВИРТУАЛЬНЫМИ ОБЪЕКТАМИ
https://doi.org/10.21122/2309-4923-2017-4-72-78
Аннотация
Искусственные нейронные сети (ИНС) в настоящее время находят широкое применение в задачах управления и прогнозирования. Целью данной работы является реализация искусственной нейронной сети для управления виртуальными объектами в компьютерной игре в футбол. Для достижения указанной цели необходимо решить круг задач, связанных с математическим моделированием ИНС, алгоритмизацией и программной реализацией. В работе рассматриваются вопросы математического моделирования искусственной нейронной сети методом обратного распространения ошибки, приведены алгоритмы для расчета нейронов и для обучения ИНС. Программная реализация искусственной нейронной сети была выполнена на языке JavaScript с использованием библиотеки Node. js, которая взяла на себя роль сервера для управления процессом игры. Также использовались некоторые функции библиотеки Underscore. js для работы с массивами данных. Обучающая выборка состояла из более чем 1000 наборов входов и выходов, максимально отражая все возможные ситуации. Описаны результаты программной реализации искусственной нейронной сети на примере управления виртуальными футболистами для компьютерной игры. Результаты работы показывают, что ИНС с достаточно большой скоростью в режиме реального времени выдает необходимое направление для движения игрока. Использование искусственной нейронной сети позволило снизить использование процессорного времени, что является крайне важным в задачах, где требуется быстрое принятие решений, ведь сложные вычисления и алгоритмы предсказания не всегда могут вложиться в 20 мс, что чревато пропусками ходов и проигрышами. Смоделированная искусственная нейронная сеть и реализованный алгоритм ее обучения могут применяться для решения других задач, для чего необходимы только новые данные окружающего мира.
Об авторах
Ю. Б. ПоповаБеларусь
Попова Юлия Борисовна, доцент, кандидат технических наук, доцент кафедры программного обеспечения вычислительной техники и автоматизированных систем
С. В. Яцынович
Беларусь
Яцынович Сергей Викторович, аспирант кафедры программного обеспечения вычислительной техники и автоматизированных систем
Список литературы
1. Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс / С. Хайкин. – Изд. 2-е. – М.: Вильямс, 2006. – 1104 с.
2. Kriesel, D. A Brief Introduction to Neural Networks [Электронный ресурс] / D. Kriesel. – Режим доступа – http://www.dkriesel.com/en/science/neural_networks. – Дата доступа: 01.10.2017.
3. Жданов, А. А. Автономный искусственный интеллект [Электронный ресурс] / А. А. Жданов. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2012. – 359 с.
4. Попова, Ю. Б. Нейронные сети в обучающих системах / Ю. Б. Попова, С. В. Яцынович // Информационные технологии в технических и социально-экономических системах: сб. материалов науч.-тех. конф. – Минск: РИВШ, 2016. – С. 9–11.
5. Уоссермен, Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика / Ф. Уоссермен. – М.: Мир, 1992. – 184 с.
6. Попова, Ю. Б. Обучение искусственных нейронных сетей методом обратного распространения ошибки [Электронный ресурс] / Ю. Б. Попова, С. В. Яцынович. – Режим доступа: http://www.bntu.by/news/67-conference-mido/4860-2016-11-18-15-47-40.html. – Дата доступа: 01.08.2017.
7. Парадигмы обучения нейронных сетей [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://apsheronsk.bozo.ru/Neural/Lec3. htm – Дата доступа: 10.05.2017.
Дополнительные файлы
Для цитирования: Попова Ю.Б., Яцынович С.В. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ВИРТУАЛЬНЫМИ ОБЪЕКТАМИ. «Системный анализ и прикладная информатика». 2017;(4):72-78. https://doi.org/10.21122/2309-4923-2017-4-72-78
For citation: Popova Y.B., Yatsynovich S.V. SOFTWARE IMPLEMENTATION OF THE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR VIRTUAL OBJECTS СONTROL. «System analysis and applied information science». 2017;(4):72-78. (In Russ.) https://doi.org/10.21122/2309-4923-2017-4-72-78
Обратные ссылки
- Обратные ссылки не определены.
