Design and Implementation of an Artificial Intelligence Agent for a Roguelike Game

Gry roguelike stanowią ciekawy obiekt badań na polu sztucznej inteligencji. Dzięki reprezentacji tekstowej i mechanice turowej, integracja aplikacji agenckiej jest względnie prosta; nie wymaga rozpoznawania obrazów ani niskopoziomowego dostępu do pamięci. Gatunek cechuje się zarazem dużym stopniem złożoności i losowości, wymagając daleko zakrojonej umiejętności adaptacji od potencjalnych agentów. Niniejsza praca omawia próbę stworzenia w języku C++ agenta dla gry "DRL" z wykorzystaniem prostego drzewa decyzyjnego. Prócz nieuniknionych problemów związanych z przetwarzaniem danych wejściowych, odnotowane zostały niedostatki w "rozumowaniu" pierwotnej wersji agenta. Została stworzona wersja następna, zradzając problemy nowe. By osiągnąc znaczącą poprawę w działaniu agenta, niezbędne byłyby obszerne uzupełnienia w jego wewnętrznej reprezentacji świata gry; każdy obiekt i każda mechanika musiałyby zostać odzwierciedlone i uwzględnione w procesie podejmowania decyzji. Sama struktura agenta również wymagałaby modyfikacji, gdyż ciasne ramy drzewa decyzyjnego prędko stają się niewygodne ponad pewnym poziomem złożoności, bądź też zradzają zewnętrzne struktury decyzyjne.

Roguelike games constitute a fascinating subject matter for the field of artificial intelligence. Thanks to their text-based state representation and turn-based mechanics, interfacing with them is fairly straightforward. Simultaneusly, the genre offers a high degree of complexity and randomness, requiring flexibility from potential agents. The following text describes a behaviour tree-based agent implemented in C++. Alongside the inevitable pitfals of information parsing, shortcomings in the initial agent's reasoning were noted. An altered version was created, giving rise to unforseen complications of its own. To achieve substantial improvement in agent performance, extensive additions would prove necessary; each object and mechanic within the scope of the game would need to be adequately represented and accounted for within the scope of the agent. The framework itself, however, would also also benefit from a significant overhaul, as the inflexible and rigid paragidm of the decision tree quickly becomes unwieldy or sprouts external decision-making structures.