Luis Peña Sánchez
En esta tesis, se estudia el componente emocional de la conducta de los personajes artificiales en los videojuegos. Nuestro objetivo principal es mejorar la experiencia de juego de los videojuegos mediante el aumento de la sensación de realismo en los escenarios presentados. Para ello, se desarrolla un modelo de simulación emoción llamada EEP que representa el impacto de eventos externos sobre el estado de ánimo de un personaje, y se analiza su relevancia para el desarrollo de conductas impulsadas por el estado de ánimo como parte de las estrategias de control de personajes artificiales. Además, proporcionamos un mecanismo que mejora el procedimiento de desarrollo de personajes de videojuegos, mediante el desarrollo de un nuevo modelo de aprendizaje automático híbrido llamado WERERwoLF que combina el aprendizaje por refuerzo y técnicas evolutivas, a fin de generar de forma automática las estrategias de control asociadas a diferentes estados de ánimo de personajes. Ambos modelos se integran en la arquitectura AGCBAR, que constituye la solución propuesta en esta tesis para el problema de diseñar la manera eficiente ¿estrategias dirigidas por el estado de ánimo¿ para personajes artificiales en los videojuegos. La arquitectura AGCBAR es capaz de abarcar una amplia variedad de motores del juego, y es por lo tanto aplicable a un amplio espectro de juegos de video. Así mismo, evaluamos la adecuación de la arquitectura anterior y sus componentes de diferentes maneras. Mientras que el modelo de EEP se ha evaluado sobre la base de las experiencias de expertos jugadores, el algoritmo WERERwoLF ha sido objeto de una evaluación cuantitativa en un escenario de juego. Por último, se implementa la arquitectura AGCBAR completa, junto con un videojuego experimental, vBattle, en el estudio de un caso complejo, comparando el esfuerzo de desarrollo de personajes artificiales con la arquitectura AGCBAR con EEP y el WERERwoLF, con las técnicas tradicionales de ejecución.
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