Denna rapport beskriver styrbeteenden för autonoma agenter och utvärderar hur användbar den tekniken är för att skapa flexibla agenter i kontinuerliga miljöer. Arbetet undersöker hur väl det går att använda styrbeteenden i en mer strikt kontrollerad miljö, nämligen biltrafik. De utvecklade agenterna agerar i en trafikmiljö där de navigerar för att följa en väg och undvika kollisioner med andra agenter. Agenterna använder en kombineringsarkitektur som gör det möjligt att använda olika beräkningsmodeller. Agenterna är testade i två scenarion där teknikens användbarhet och flexibilitet är studerad.

Detta examensarbete tittar närmare på vägplaneringsproblemet som är ett vanligt förekommande problem inom datorspel. Arbetet skall försöka besvara följande frågeställning: Vilka kombinationer av styrbeteenden och beräkningsmodeller kan användas för större grupper av autonoma agenter som navigerar i en miljö med avseende på prestanda och estetik? För att besvara frågeställningen så skapades en applikation där fyra olika styrbeteenden implementerades. Vägföljningsbeteendet är grundbeteendet för agenternas navigering och flockbeteendet används för att ge ett bättre resultat. Resultatet av arbetet visar på att de fyra styrbeteendena som omfattas av arbetet är tillräckligt i de flesta fall; även om det finns brister.

Tillståndsmaskiner var en av de första teknikerna som användes för att skapa AI (Artificiell Intelligens) i dataspel och är fortfarande än av de vanligaste teknikerna. Men under senare år har flera nya tekniker, såsom ANN (Artificiella Neurala Nätverk), börjat användas för att skapa mer avancerad AI i dataspel. Många anser att tillståndsmaskiner inte kan skapa tillräckligt smarta agenter och att agenterna ofta blir förutsägbara. Generellt är tillståndsmaskiner inte lämpade att använda när man vill ha många agenter med olika beteende eftersom det ofta kräver speciell kod för varje unik agent. Detta arbete undersöker möjligheterna att skapa beteendevarierande agenter, utan att behöva skriva unik kod för varje beteende genom att endast använda stokastiska tillståndsmaskiner och mallar för att styra beteenden.

Att föra en dialog med en virtuell karaktär blir ett allt vanligare fenomen, till exempel som interaktiv kundtjänst på en hemsida, att testa agentens gränser och vara otrevlig och förolämpa den virtuella agenten är en förekommande händelse likaså. Virtuella karaktärer blir ofta representanter för könsstereotyper, i värsta fall kopplas den förolämpning som ges till agenten också till stereotypens motsvarighet i det verkliga livet. Denna uppsats har som syfte att ta reda på om virtuella agenter med olika visuella genus blir behandlade olika. Loggade chatdialoger mellan högstadielever och virtuella agenter analyserades, resultaten pekar på att ju fler feminina drag en virtuell agent har desto mer förolämpningar får agenten. Detta visar att det är viktigt att ta hänsyn till virtuella agenters genus vid design av dessa agenter, då förolämpning uppstår i olika mängder trots att agenterna i övrigt är identiska..

Syftet med arbetet är att simulera tävlingar på medeldistans mellan löpare med en strategi att vinna och undvika muskeltrötthet. Löparna ses som agenter vars strategi realiseras med ett artificiellt neuronnät (ANN) som med sensorer, avstånd till mål och agentens trötthet beräknar bidragande kraft och styrriktning. Agentens ANN tränas med en belöningsbaserad inlärning baserad på genetiska algoritmer och trötthetsalgoritmen är en uppskattning av hur mjölksyra påverkar muskeltrötthet.Resultaten visar att av alla agenter som utvecklats för tävling mot klockan i s.k. time trial har alla haft samma strategi och hittat samma ideala kraft för att minimera tiden. Utvecklingen av agenter för simulation av flera agenter samtidigt har varit mer komplicerad eftersom agenterna påverkar varandra och agenternas strategi har varit olika.

Intresset för agenter som forskningsområde är någonting relativt nytt. Agenter i sig är en naturlig del av Artificiell intelligens men det är först på senare tid som de hamnat i fokus. Begreppet agent har spridit sig som en löpeld utanför AI-forskningen och kan hittas i många andra områden. Vad detta intresse för agenter kommer ifrån kan debatteras men det är troligtvis dels en följd av att internet visat hur kraftfullt ett distribuerat system kan vara, och att agenter och botar bokar våra biljetter samt söker igenom webbsidor åt oss.Arbetets huvudfråga är att undersöka hur ett intelligent system (för värmedistributionen i ett hus) kan uppnås genom att koppla ihop ett antal agenter med begränsade funktionalitet och distinkta uppgifter. Intelligensen i systemet ska uppnås genom samverkan mellan de olika agenterna.

Detta examensarbete undersöker navigering för grupper av autonoma agenter i dataspelsmiljöer. Genom att kombinera olika styrbeteenden och beräkningsmodeller utvärderar arbetet vilken av dessa tekniker som är mest effektiv med avseende på tid och vägval i trånga spelmiljöer. En experimentmiljö har utvecklats som implementerar fyra stycken tekniker och utvärderar dessa i tre olika miljöer med 10 respektive 50 agenter som navigerar genom miljön. Som grund använder samtliga tekniker ett vägföljningsbeteende och ett flockbeteende. Det som skiljer teknikerna åt är vilken beräkningsmodell som används samt att två av teknikerna använder ett väggundvikelsebeteende.

Min slutsats vilken jag lägger fram i avsnitt 5 är att kollektiv mycket väl kan vara autonoma agenter. Jag kommer även kortfattat att utveckla ett resonemang kring skillnader i kollektivs och människors moral. Skillnaden kan anses vara en förutsättning för att kollektivet ska kunna uppnå fullständig autonomi eftersom antropocentrisk moral i ett kollektiv kräver mänsklig påverkan..

Den snabba utvecklingen av informationsteknik har medfört stora förändringar i modernt arbetsliv. Nya verktyg uppkommer ständigt i syfte att effektivisera arbete. Intelligenta Agenter är en sådan artefakt vars syfte är bl a att effektivisera olika arbetsuppgifter. Detta verktyg har gjort sitt intåg i och förväntas revolutionera vårt IT- samhälle. När arbetet effektiviseras är det dock inte ovanligt att det sker på bekostnad av andra värden, såsom arbetets innehåll och karaktär.

Syftet med studien ?r att f?rs?ka f? f?rst?else f?r hur barn beskriver lek och l?rande i fritidshemmet utifr?n barn som respondenter genom intervju som metod. Studien f?rs?ker att ta reda p? vad barn beskriver n?r de l?r sig n?r de leker, hur barn reflekterar om varf?r de leker samt hur vi utformar ett fritidshem f?r framtiden utifr?n v?r kunskap och f?rst?else kring barns erfarenheter av lek. Studien kommer fram till att barns upplevelser av l?rande i leken r?r sig kring utvecklingen av mjuka f?rm?gor och att leken ?r en arena f?r demokrati.

Goal-Oriented Action Planning (GOAP) är en AI-arkitektur som tillämpar ett måldrivet beteende åt agenter i spel. Mål uppnås genom att planer med åtgärder genereras med hjälp av en sökalgoritm. Syftet med denna rapport är att undersöka hur två sökalgoritmer, A* och IDA*, presterar under planering i GOAP.De experimenten som används är dels en miljö där agenter simuleras, samt ett test där planer genereras för samtliga implementerade mål utan rendering och simulering av agenter. Data som utvärderas är bl.a. planeringstiden, antal besökta noder under sökning och genererade planer.Utvärderingen visar en tydlig fördel till A*, som i snitt är 38 % snabbare än IDA* vid planering av åtgärder i GOAP.

Utifrån teorierna inom det naturalistiska beslutsfattandet beskrivs hur människor fattar beslut i dynamiska situationer under tidspress. Syftet med undersökning en är att ta reda på hur människor söker information för att kunna fatta ett beslut som är tillräckligt bra för att accepteras, och därigenom kunna formulera guidelines för programmerare av intelligenta agenter till olika informations- och beslutstödsystem.En kvalitativ undersökning har genomförts med hjälp av observation och tänka högt-protokoll. Resultatet ger inget entydigt svar på frågan hur människor söker information. Den tendens som kan noteras är att en objektivt värderad risk ger en inriktning mot bredden först-sökning. Människan vill ha reda på vilka alternativ som finns för att kunna fatta ett beslut som är tillräckligt bra för att accepteras med hänsyn till dynamiken och tidsbegränsningen i beslutssituationen..

Syftet med detta arbete har varit att underso?ka hur musiker inom den afroamerikanska musiktraditionen ser pa? sitt musikaliska la?rande. Deltagarna har haft olika musikaliska bakgrunder sa? som la?tskrivare, frilansmusiker och instrumentalla?rare. Underso?kningen tar sin teoretiska utga?ngspunkt ur ett kulturpsykologsikt perspektiv da?r synen pa? la?rande ses som en process som utvecklas mellan individer i en lokalt ra?dande kultur.

Evolution och tillståndsmaskiner är kända koncept inom både AI-forskning och spelindustrin. Tillståndsmaskiner har länge använts för att simulera artificella motståndare, samtidigt som evolution i många fall applicerats för att få agenter att själva upptäcka bra lösningar på problem. Arbetet använder sig av evolution för att undersöka om det går att evolvera fram bättre tillståndsövergångar i en stokastisk tillståndsmaskin än hos en fördefinierad tillståndsmaskin. Två homogena lag med två agenter vardera skapas, vilka tävlar på en arena där det går ut på att döda det andra laget först. Det ena laget delar en ständigt evolverande beteendemall medan det andra laget består av fördefinierade agenter, på så sätt att de har bedömts som duktiga på att spela spelet.

Evolution och tillståndsmaskiner är kända koncept inom både AI-forskning och spelindustrin. Tillståndsmaskiner har länge använts för att simulera artificella motståndare, samtidigt som evolution i många fall applicerats för att få agenter att själva upptäcka bra lösningar på problem. Arbetet använder sig av evolution för att undersöka om det går att evolvera fram bättre tillståndsövergångar i en stokastisk tillståndsmaskin än hos en fördefinierad tillståndsmaskin. Två homogena lag med två agenter vardera skapas, vilka tävlar på en arena där det går ut på att döda det andra laget först. Det ena laget delar en ständigt evolverande beteendemall medan det andra laget består av fördefinierade agenter, på så sätt att de har bedömts som duktiga på att spela spelet.