University of Paderborn
Online Imitation and Adaptation
in Modern Computer Games
Steffen Priesterjahn
Dissertation
in Computer Science
submitted to the
Faculty of Electrical Engineering,
Computer Science and Mathematics
in partial fulfilment of the requirements for the degree of
doctor rerum naturalium
(Dr. rer. nat.)
Paderborn, December 2007
II
Steffen Priesterjahn
Knowledge-Based Systems Research Group
Department of Computer Science
Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Mathematics
University of Paderborn
D-33095 Paderborn
Office: E4.153
E-Mail: [email protected]
Phone: ++49 (0)5251-60 3349
Fax: ++49 (0)5251-60 3338
Abstract
Commercial computer games have significantly evolved in the recent decade. Current
games feature vast and highly detailed virtual environments with realistic physics,
complex and highly dynamic gameplay as well as complex multi-player game
modes. Therefore, the creation of sophisticated and intelligent game agents that
inhabit the game worlds and oppose or collaborate with the player has become a
considerable challenge in terms of competitive performance and fast adaptation, but
also concerning the believability and human-likeness of the shown behaviour.
This thesis gives a general introduction into the field of artificial intelligence in com-
puter games and proposes several approaches to create intelligent game characters for
a three-dimensional, action-oriented computer game. The focus of these approaches
is to create competitive and quickly adapting game agents that show sophisticated,
human-like behaviours. To achieve this, the proposed methods are based on the imita-
tion of other players and the usage of a population of several agents that collaborate to
accelerate the learning process. The foundation of the presented work lies in the util-
isation of powerful adaptation and learning techniques like evolutionary algorithms,
reinforcement learning and cultural learning.
Inhaltsangabe
Computerspiele haben sich innerhalb des letzten Jahrzehnts signifikant weiter-
entwickelt. Aktuelle Spiele zeigen hochdetaillierte, virtuelle Umgebungen mit
realistischen Phyiskeffekten und verf¨
ugen ¨
uber vielf¨
altige und hochdynamische
Spielmodi. Dar¨
uberhinaus erm¨
oglichen viele Spiele die Teilnahme mehrerer Spieler.
Aus diesen Gr¨
unden ist die Erstellung von konkurrenzf¨
ahigen k¨
unstlichen Spielern,
die in der Lage sind, sich in der Spielewelt autonom zu bewegen und sich schnell
an die menschlichen Spieler anzupassen, eine große Herausforderung. Insbesondere
muss dabei nicht nur auf die Performanz der Spieler, sondern auch auf ihre Glaubhaf-
tigkeit und menschen¨
ahnliche Spielweise geachtet werden.
Diese Arbeit bietet eine allgemeine Einf¨
uhrung in das Thema der k¨
unstlichen Intelli-
genz f¨
ur Computerspiele und stellt verschiedene Verfahren zur automatischen Erstel-
lung von intelligenten Spielecharakteren f¨
ur ein dreidimensionales Actionspiel vor.
Das Hauptaugenmerk dieser Ans¨
atze liegt dabei darin, konkurrenzf¨
ahige und schnell
lernende Agenten zu erstellen, die fortgeschrittene und menschliche Verhaltenswei-
sen zeigen. Um dies zu erreichen, basieren die vorgeschlagenen Methoden auf der
Imitation von anderen Spielern und der Ausnutzung einer Population von Agenten,
die gemeinsam lernt, um die Lerngeschwindigkeit zu steigern. Das Fundament bilden
dabei Adaptions- und Lerntechniken wie evolution¨
are Algorithmen, Reinforcement
Learning und kulturelles Lernen.
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