|
Аннотация.
Статья посвящена актуальной задаче создания цифровых двойников энергоблоков атомных электростанций с реактором типа ВВЭР-1000 на основе гибких моделирующих комплексов. Представлен анализ текущего состояния технологий цифрового моделирования, подчеркивается их возрастающая роль в атомной энергетике, а также рассматриваются основные преимущества и недостатки существующих решений. Основное внимание уделено концепции гибкого моделирующего комплекса как ключевого компонента при разработке цифровых двойников. Отмечается, что гибкость архитектуры данного комплекса обеспечивает возможность адаптации к различным режимам работы энергоблоков и изменениям их эксплуатационных характеристик.
Ключевые слова:
Гейм-дизайн, видеоигры, поведение NPC, искусственный интеллект, многокритериальное решение задач, ВАР, ШНУР, MAUT, игровая индустрия.
DOI 10.14357/20718632250408
EDN GFGGTN
Стр. 85-93.
Литература
1. Анализ российского и мирового рынков видеоигр - Исследования - 12.09.2024 [Электронный ресурс]. – URL: https://strategy.ru/research/research/analiz-rossiyskogo-imirovogo-rynkov-videoigr-77/ (дата обращения: 01.04.2025). 2. Filipović A. The role of artificial intelligence in video game development / A. Filipović // Kultura polisa. – 2023. – Vol. 20. – № 3. – P. 50-67. 3. Silva G.A.D. Development of Non-Player Character with Believable Behavior: a systematic literature review / G.A.D. Silva, M.W.D. Souza Ribeiro // Anais Estendidos do XX Simpósio Brasileiro de Games e Entretenimento Digital (SBGames Estendido 2021) Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Games e Entretenimento Digital. – Brasil: Sociedade Brasileira de Computação, 2021. – Development of Non-Player Character with Believable Behavior. – P. 319-323. 4. Ларичев О.И. Вербальный анализ решений / О.И. Ларичев. – Наука, 2006. – 181 с. 5. Zeng G. A review of AI-based game NPCs research / G. Zeng // Applied and Computational Engineering. – 2023. – Vol. 15. – № 1. – P. 155-159. 6. Yakan S.A. Analysis of Development of Artificial Intelligence in the Game Industry / S.A. Yakan // International Journal of Cyber and IT Service Management. – 2022. – Vol. 2. – № 2. – P. 111-116. 7. EvolvingBehavior: Towards Co-Creative Evolution of Behavior Trees for Game NPCs. EvolvingBehavior / N. Partlan [et al.]. – arXiv, 2022. 8. Dell’Acqua P. Empathetic human-agent interaction via emotional behavior trees / P. Dell’Acqua, S. Costantini // Intelligenza Artificiale. – 2023. – Vol. 17. – № 1. – P. 89-100. 9. Shchepin N.D. Building behavioral AI using trust and reputation model based on mask model. / N.D. Shchepin, A.S. Zagarskikh // Procedia Computer Science. – 2019. – Vol. 156. – P. 387-394. 10. Guimarães M. Emergent social NPC interactions in the Social NPCs Skyrim mod and beyond / M. Guimarães, P.A. Santos, A. Jhala. – arXiv, 2022. 11. FAtiMA Toolkit -- Toward an effective and accessible tool for the development of intelligent virtual agents and social robots / S. Mascarenhas [et al.]. – arXiv, 2021. 12. PANGeA: Procedural Artificial Narrative Using Generative AI for Turn-Based, Role-Playing Video Games / S. Buongiorno [et al.] // Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment. – 2024. – Vol. 20. – PANGeA. – № 1. – P. 156-166. 13. Karaca Y. AI-Powered Procedural Content Generation: Enhancing NPC Behaviour for an Immersive Gaming Experience / Y. Karaca, D. Derias, G. Sarsar // SSRN Electronic Journal. – 2024. – AI-Powered Procedural Content Generation. 14. Sestini A. Deep Policy Networks for NPC Behaviors that Adapt to Changing Design Parameters in Roguelike Games / A. Sestini, A. Kuhnle, A.D. Bagdanov. – arXiv, 2020. 15. Wang C. Applications and Future Trends of AI-based NPC Logic: an Analysis of GTA-HD Series Games / C. Wang // Proceedings of the 2024 International Conference on Artificial Intelligence and Communication (ICAIC 2024) : Advances in Intelligent Systems Research / ed. Y. Wang. – Dordrecht: Atlantis Press International BV, 2024. – Vol. 185. – Applications and Future Trends of AI-based NPC Logic. – P. 561-571. 16. Озерной В.М. Методология решения дискретных многокритериальных задач / В.М. Озерной, М.Г. Гафт // Многокритериальные задачи принятия решений. – Москва: Машиностроение, 1978. – С. 14-47. 17. Рогозин О.В. Выбор инструментальных средств анализа качественных характеристик программного обеспечения в области образования как объекта инвестиций / О.В. Рогозин // Открытое образование. – 2009. – № 3. – С. 48-63. 18. Борисович Ч.В. Анализ и классификация многокритериальных методов принятия решений / Ч.В. Борисович // Онтология проектирования. – 2024. – Т. 14. – № 4 (54). – С. 607-624. 19. Vaidya O.S. Analytic hierarchy process: An overview of applications / O.S. Vaidya, S. Kumar // European Journal of Operational Research. – 2006. – Vol. 169. – Analytic hierarchy process. – № 1. – P. 1-29. 20. Катаржина Х. Выбор технологий с помощью метода TOPSIS / Х. Катаржина // Форсайт. – 2020. – Т. 14. – № 1. – С. 85-96. 21. Maut — Multiattribute Utility Theory // International Series in Operations Research & Management Science. – New York: Springer-Verlag, . – P. 265-292. 22. Ефремова А.И. Проблемы определения AAA-, AA- и Aкомпьютерных игр / А.И. Ефремова // Молодой Ученый. – 2023. – № 10 (457). – С. 9-11.
|
