Daha gerçekçi gerçek zamanlı strateji oyunlarına doğru:sis ve şans faktörlerinin etkisinin modellenmesi
Towards more realistic real time strategy games:Modeling the impact of fuzziness and chance factors
Yazar: YAKUP ÖNÜR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ENİS KARAARSLAN
Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yapay Zeka Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Simülasyon temelli eğitim, belirli senaryoların tekrarıyla personel becerilerini geliştirmekte yaygınlaşmaktadır. Gerçek Zamanlı Strateji (RTS) oyunları, askeri eğitim veya stratejilerin test edilmesinde önemli bir potansiyel sunmaktadır. Bu çalışma, yapay zeka kullanarak RTS oyunlarında gerçekçiliği artırmayı, özellikle Capture the Flag (CTF) çerçevesinde "savaş sisini" (fog of war) ve şans faktörlerini entegre etmeyi amaçlamaktadır. Savaş sisi, yapay zeka ajanlarının kısıtlı bilgiyle karar vermesini sağlayarak belirsizliği artırır ve daha dinamik stratejik düşünmeyi zorunlu kılar. Araştırma sorusu, "YZ destekli RTS oyunlarında sis ve şans faktörleri stratejik simülasyonların gerçekçiliğini ve stratejik düşünme yeteneklerini nasıl etkiler?" olarak ele alınmıştır. Bu amaçla, "Gym-Cap" platformunda sis ve şans faktörleri test edilmiş, platformun kısıtları nedeniyle tarafımızca temel düzeyde bir CTF oyunu kodlanmış ve üzerinde Q-Öğrenme, Gelişmiş Q-Öğrenme, Çift Q-Öğrenme, SARSA, Beklenen SARSA, Monte Carlo ve Dyna-Q algoritmaları karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, sis ve şans faktörlerinin belirsizliği artırarak stratejik karar alma süreçlerini zenginleştirdiğini göstermiştir. Yapay zeka ajanları; askeri eğitim, siber güvenlik ve afet yönetimi gibi alanlarda daha gerçekçi senaryolar sunabilir. Gelecekte daha güçlü donanımlar ve karmaşıklaştırılmış senaryolar ve parametreler kullanılarak takım koordinasyonu, iletişim kısıtları ve oyun teorisi ilkeleriyle stratejik analizler derinleştirilebilir.

Abstract:
Simulation-based training enhances skills by repeating specific scenarios. Real-Time Strategy (RTS) games provide significant potential for military training or strategy testing without real conflict. This study aims to enhance RTS game realism using artificial intelligence (AI) by integrating fog of war and chance factors within a Capture the Flag (CTF) framework. The fog of war forces AI agents to operate with limited information, increasing uncertainty and fostering dynamic strategic reasoning. The research question addressed is: "How do fog and chance factors in AI-supported RTS games affect the realism of strategic simulations and strategic thinking abilities?" To explore this, fog and chance were tested on the "Gym-Cap" platform. Due to its limitations, a simplified CTF environment was coded, where reinforcement learning algorithms, including Q-Learning, Improved Q-Learning, Double Q-Learning, SARSA, Expected SARSA, Monte Carlo, and Dyna-Q, were compared. Results show that integrating fog and chance enriches strategic decision-making by increasing uncertainty. AI agents can create more realistic scenarios applicable to military training, cybersecurity, and disaster management. Future studies can leverage more powerful hardware and complex CTF environments to explore team coordination, communication constraints, and game theory for deeper strategic analysis.