Raisonnement spatial pour la prise de décision stratégique dans un jeu de stratégie en temps réel

Abstract

La recherche en intelligence artificielle dans les jeux de stratégie en temps réel (RTS) fait face à plusieurs challenges. Parmi eux figure le raisonnement spatial, qui est lié à chaque aspect de l'exploitation du terrain. Les travaux de recherche récents en raisonnement spatial se focalisent principalement sur les aspects de bas niveau (réaction, tactique), et ce, sans considérer le niveau plus élevé (stratégie), dans lequel le raisonnement spatial pourrait améliorer la qualité des décisions. On propose dans ce mémoire une approche destinée à donner une plus grande importance au raisonnement spatial sur le plan stratégique dans les RTS. On souhaite construire une stratégie pour chaque partie en fonction de l'analyse du terrain effectuée sur la carte de jeu, dans le but d'augmenter la capacité d'adaptation et la polyvalence d'un bot par rapport à son environnement. Pour évaluer cette approche, on a développé une intelligence artificielle (bot) qui joue au jeu vidéo StarCraft. Un système de décision, basé sur des techniques d'intelligence artificielle, permet de générer une stratégie adaptée aux conditions de l'environnement. Le système calcule le chemin le plus court entre la principale base de chacun des deux joueurs en début de partie. Sur le chemin, un système à base de règles choisit et fortifie la région la plus prometteuse pour la réussite de l'application de la stratégie. De plus, le bot décide par lui-même, lorsque le moment propice se présente, de contre-attaquer ou de lancer une attaque sur son adversaire. D'autre part, on se distingue par la mise en place d'un écosystème de gestion des bases permettant de créer différents types de bases qui passent elles-mêmes leurs commandes selon leurs besoins. L'approche proposée a été validée à l'aide de trois expérimentations, qui démontrent son efficacité. En effet, les décisions prises sont pertinentes et montrent une forte capacité d'adaptabilité en fonction du corpus d'expérimentation. Le bot a participé à une compétition officielle organisée dans le cadre de la conférence IEEE Computational Intelligence and Games (CIG) 2016. Il s'est classé 12ème sur 16 participants et les données récoltées en contexte réel confirment le potentiel de l'approche présentée.\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : intelligence artificielle, jeux vidéo de stratégie en temps réel, raisonnement spatial, décision stratégiques, StarCraft