Какие алгоритмы машинного обучения применяются для создания динамичных игр?

Некоторые алгоритмы машинного обучения, которые применяются для создания динамичных игр:

• Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning). dtf.ru В ходе него испытуемая система (агент) обучается, взаимодействуя со средой. dtf.ru После каких-либо взаимодействий со средой агент получает либо урон, либо награду. dtf.ru
• Имитационное обучение (Imitation Learning). dtf.ru В этом случае алгоритм не управляет агентом, а наблюдает за тем, как взаимодействуют со средой другие агенты (человек или алгоритм), и учится на их опыте. dtf.ru
• Обратное обучение с подкреплением (Inverse Reinforcement Learning). dtf.ru В этом случае наблюдение ведётся за внешним агентом с целью понять, какая у него целевая функция. dtf.ru

Также для создания динамичных игр используются алгоритмы типа «рой», которые позволяют решать задачи с недостаточными или противоречивыми исходными данными о системе. cyberleninka.ru Например, с их помощью ищут в условиях малоизвестной местности, изучают неизвестную местность и патрулируют её. cyberleninka.ru