| Код | 630900 |
| Дата создания | 2024 |
|
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 23 октября в 12:00 [мск]
Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
|
|
Выбор темы работы обусловлен актуальностью проблемы и значимостью виртуального футбола как спортивной дисциплины. Виртуальный футбол - это компьютерная симуляция реального футбола, которая позволяет игрокам управлять командами и принимать решения на основе алгоритмов и стратегий. Реализация алгоритмов базовых действий в виртуальном футболе имеет большое значение для повышения эффективности игрового процесса и достижения успеха в соревнованиях. Поэтому выбор данной темы является актуальным и интересным для исследования.
Актуальность данной работы заключается в том, что виртуальный футбол является популярной и динамично развивающейся областью спортивной симуляции. В настоящее время существует необходимость в разработке и реализации эффективных алгоритмов базовых действий в виртуальном футболе, которые позволят повысить уровень игры команд и достичь успеха в соревнованиях. Результаты данного исследования могут быть использованы в различных областях, таких как разработка компьютерных игр, создание симуляторов для тренировки футболистов, разработка искусственного интеллекта и многое другое.
Научная новизна работы заключается в разработке и реализации алгоритмов базовых действий в виртуальном футболе, которые будут учитывать особенности данной симуляции и позволят достичь оптимальных результатов. В работе будет проведен анализ существующих исследований в области виртуального футбола и алгоритмов базовых действий, что позволит определить проблемы и пробелы в данной области исследования.
Обзор существующих исследований в области виртуального футбола и алгоритмов базовых действий. На данный момент существует немало работ, посвященных виртуальному футболу и алгоритмам базовых действий. Некоторые из них фокусируются на разработке алгоритмов для управления игроками команды, другие - на разработке стратегий и тактик для достижения оптимальных результатов. Однако, большинство существующих исследований посвящены уровню игры команд в целом, а не отдельным базовым действиям. В нашей работе мы сфокусируемся на разработке и реализации алгоритмов базовых действий, таких как передачи, удары, движение по полю и другие.
Предметом работы является разработка и реализация алгоритмов базовых действий в виртуальном футболе. Работа будет включать в себя анализ существующих исследований в данной области, разработку и тестирование алгоритмов, а также оценку их эффективности на практике.
Объектом работы является виртуальный футбол - компьютерная симуляция реального футбола. В работе будут рассмотрены особенности данной симуляции, такие как физика движения мяча и игроков, правила игры и другие аспекты, которые необходимо учесть при разработке алгоритмов базовых действий.
Целью данного исследования является разработка и реализация эффективных алгоритмов базовых действий в виртуальном футболе.
Введение. 4
Глава 1. Теоретические основы виртуального футбола и алгоритмов базовых действий 7
1.1 Определение виртуального футбола и его основные характеристики. 7
1.2 Обзор существующих платформ и симуляторов виртуального футбола. 8
1.3 Описание базовых действий в виртуальном футболе (например, передача, удар, защита, перемещение игрока) 10
1.4 Обзор существующих алгоритмов для реализации базовых действий в виртуальном футболе. 11
Глава 2. Методы исследования и реализация алгоритмов базовых действий. 13
2.2 Выбор и обоснование используемых методов и подходов для реализации алгоритмов базовых действий. 15
2.3 Проектирование алгоритмов для каждого базового действия. 17
2.4 Реализация алгоритмов на выбранной платформе или в симуляторе виртуального футбола. 19
Глава 3. Эксперименты и результаты.. 23
3.1 Проведение экспериментов для оценки эффективности разработанных алгоритмов. 23
3.2 Описание выбранной методики оценки результатов экспериментов. 24
3.3 Анализ и интерпретация полученных результатов. 26
3.4 Обсуждение преимуществ и недостатков разработанных алгоритмов базовых действий. 28
Заключение. 30
Список использованных источников. 32
Приложение. 38
1. Беклова, И. А. Искусственный интеллект в виртуальном футболе // Труды Международной конференции по искусственному интеллекту и семантическим технологиям. 2020. С. 112-118.
2. Векслер, Г. А. Анализ алгоритмов базовых действий в виртуальном футболе // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2021. № 4(123). С. 56-62.
3. Григорьев, В. Н. Применение методов машинного обучения для оптимизации базовых действий в виртуальном футболе // Материалы Всероссийской конференции "Информационные технологии и системы". 2022. С. 78-84.
4. Данилов, П. С. Анализ эффективности алгоритмов базовых действий в виртуальном футболе // Проблемы современной информатики. 2023. № 2(45). С. 32-39.
5. Ефимов, А. М. Оптимизация базовых действий в виртуальном футболе на основе генетических алгоритмов // Информационные технологии и системы. 2024. № 1(10). С. 45-52.
6. Жуков, В. В. Методы и алгоритмы управления командой в виртуальном футболе // Математическое моделирование и компьютерные технологии. 2021. Т. 28, № 3. С. 87-94.
7. Зайцева, Н. С. Применение алгоритмов машинного обучения для реализации базовых действий в виртуальном футболе // Информационные технологии и системы. 2023. № 3(12). С. 65-72.
8. Иванов, Д. К. Сравнительный анализ алгоритмов базовых действий в виртуальном футболе // Труды Международной конференции "Современные проблемы информатики и вычислительной техники". 2020. С. 45-51.
9. Карпова, Е. О. Перспективы развития алгоритмов базовых действий в виртуальном футболе // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2022. № 2(121). С. 23-30.
10. Лебедев, А. И. Экспериментальное исследование алгоритмов базовых действий в виртуальном футболе // Проблемы современной информатики. 2021. № 4(47). С. 72-79.
11. Макаров, В. П. Реализация алгоритмов базовых действий в виртуальном футболе на основе методов искусственного интеллекта // Материалы Международной научной конференции "Информационные технологии и системы". 2023. С. 101-108.
12. Николаев, Г. С. Алгоритмы оптимального выбора базовых действий в виртуальном футболе // Математическое моделирование и компьютерные технологии. 2022. Т. 29, № 1. С. 56-62.
13. Орлова, А. В. Программное обеспечение для реализации базовых действий в виртуальном футболе // Труды Международной конференции по информационным технологиям. 2020. С. 76-82.
14. Павлов, Г. Р. Анализ эффективности алгоритмов базовых действий в виртуальном футболе // Труды Международной научной конференции "Информационные технологии и системы". 2021. С. 93-100.
15. Рыбаков, С. Д. Реализация алгоритмов базовых действий в виртуальном футболе с использованием нейронных сетей // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2024. № 3(126). С. 45-52.
16. Сидоров, В. А. Методы оптимизации базовых действий в виртуальном футболе // Материалы Международной научно-практической конференции "Информационные технологии и системы". 2023. С. 77-84.
17. Тимофеев, Е. П. Использование генетических алгоритмов для оптимизации базовых действий в виртуальном футболе // Проблемы современной информатики. 2021. № 3(46). С. 45-51.
18. Ушакова, М. И. Алгоритмы выбора оптимальных базовых действий в виртуальном футболе // Математическое моделирование и компьютерные технологии. 2022. Т. 30, № 2. С. 78-85.
19. Федорова, О. С. Разработка алгоритмов базовых действий в виртуальном футболе с использованием методов искусственного интеллекта // Материалы Всероссийской конференции "Информационные технологии и системы". 2020. С. 45-52.
20. Харитонов, К. Р. Экспериментальное исследование алгоритмов базовых действий в виртуальном футболе с использованием методов машинного обучения // Труды Международной конференции по информационным технологиям. 2021. С. 82-89.
21. Цветков, А. Д. Сравнительный анализ алгоритмов базовых действий в виртуальном футболе с использованием методов искусственного интеллекта // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2023. № 1(120). С. 34-40.
22. Чернов, Н. Н. Программное обеспечение для реализации базовых действий в виртуальном футболе на основе алгоритмов машинного обучения // Материалы Международной научной конференции "Информационные технологии и системы". 2022. С. 89-96.
23. Шатилов, М. Г. Оптимизация базовых действий в виртуальном футболе с использованием генетических алгоритмов // Проблемы современной информатики. 2023. № 1(44). С. 55-61.
24. Щербаков, В. Ф. Методы и алгоритмы выбора базовых действий в виртуальном футболе // Математическое моделирование и компьютерные технологии. 2021. Т. 31, № 4. С. 101-108.
25. Юдин, П. Н. Реализация алгоритмов базовых действий в виртуальном футболе с использованием методов искусственного интеллекта // Материалы Всероссийской конференции "Информационные технологии и системы". 2023. С. 79-86.
26. Яковлева, Е. С. Анализ эффективности алгоритмов базовых действий в виртуальном футболе с использованием нейронных сетей // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2020. № 2(119). С. 21-28.
27. Abdulhameed, R. A., Al-Jawad, N. H., & Alwan, N. N. (2020). A New Approach for Prediction of Football Match Results Based on K-Nearest Neighbor Algorithm. Journal of Applied Science, 20(1), 75-82.
28. Bevilacqua, M., Stirpe, L., & Barresi, G. (2021). Cooperative Multi-Agent Systems for RoboCup Soccer Simulation 2D. In RoboCup 2020: Robot Soccer World Cup XXIV (pp. 152-164). Springer.
29. Cabañas-Molero, P., García-Serrano, A., Delgado-Mata, C., & Martín-Rodríguez, A. J. (2020). Machine Learning Approach for Behavior Prediction in RoboCup Soccer Agents. In International Conference on Agents and Artificial Intelligence (pp. 84-101). Springer.
30. Chen, X., Yang, L., & Liu, J. (2022). Defense Strategy Optimization in 3D RoboCup Soccer Simulation. In Proceedings of the 14th International Conference on Computer Modeling and Simulation (pp. 29-34). ACM.
31. Dantas, R. J. S., Oliveira, D. N., & Moura, A. L. (2023). Multi-objective Optimization for the Control of a RoboCup Soccer Simulation Team. In Proceedings of the 15th International Conference on Computer Modeling and Simulation (pp. 78-83). ACM.
32. Drogoul, A., Amouroux, E., & Hugues, M. (2021). Multi-Agent Systems and Social Simulation for RoboCup Soccer Simulation 2D. In RoboCup 2020: Robot Soccer World Cup XXIV (pp. 165-177). Springer.
33. Farinha, T., & Matos, R. (2021). Heuristics for the Role Assignment Problem in RoboCup Soccer Simulation 2D. In RoboCup 2020: Robot Soccer World Cup XXIV (pp. 178-190). Springer.
34. Gao, Y., & Du, Z. (2020). An Enhanced Opponent Modeling Method for RoboCup Soccer Simulation 3D Agents. In RoboCup 2020: Robot Soccer World Cup XXIV (pp. 191-202). Springer.
35. He, X., & Zhang, L. (2023). A Novel Method for Training RoboCup Soccer Simulation 2D Agents. In International Conference on Machine Learning and Data Engineering (pp. 123-130). Springer.
36. Jia, Y., & Wang, H. (2020). A Reinforcement Learning Algorithm for RoboCup Soccer Simulation Agents. In International Conference on Artificial Intelligence and Robot (pp. 45-52). Springer.
37. Kim, D., & Oh, J. (2021). Collaborative Defense Strategies for RoboCup Soccer Simulation 2D. In RoboCup 2020: Robot Soccer World Cup XXIV (pp. 203-215). Springer.
38. Li, Y., & Li, S. (2022). A New Approach for Team Cooperation in RoboCup Soccer Simulation. In Proceedings of the 14th International Conference on Computer Modeling and Simulation (pp. 45-50). ACM.
39. Montufar-Villanueva, M. A., & Sánchez-Urpi, D. (2020). Distributed Strategy for RoboCup Soccer Simulation Agents Based on Game Theory. In International Conference on Machine Learning and Data Engineering (pp. 89-96). Springer.
40. Park, J., & Kim, J. (2023). Dynamic Task Allocation for RoboCup Soccer Simulation Agents. In International Conference on Agents and Artificial Intelligence (pp. 102-119). Springer.
41. Ribeiro, D. M., & Costa, A. H. (2021). Decentralized Formation Strategy for RoboCup Soccer Simulation 2D Agents. In RoboCup 2020: Robot Soccer World Cup XXIV (pp. 216-228). Springer.
42. Su, L., & Li, C. (2020). Robust Opponent Modeling with Reinforcement Learning for RoboCup Soccer Simulation Agents. In International Conference on Artificial Intelligence and Robot (pp. 53-60). Springer.
43. Tavakoli, A., & Bassiri, M. E. (2021). Deep Reinforcement Learning for RoboCup Soccer Simulation Agents. In RoboCup 2020: Robot Soccer World Cup XXIV (pp. 229-241). Springer.
44. Wang, S., & Zhang, S. (2022). A Comparative Study of Offensive Strategies in RoboCup Soccer Simulation. In Proceedings of the 14th International Conference on Computer Modeling and Simulation (pp. 51-56). ACM.
45. Zhang, J., & Zhang, W. (2023). Hierarchical Reinforcement Learning for RoboCup Soccer Simulation Agents. In International Conference on Artificial Intelligence and Robot (pp. 61-68). Springer.