Enan, Emil (2018) 3d adventure Game untuk pengenalan budaya wayang menggunakan Algoritma Firefly sebagai pembangkit perilaku pada NPC. Undergraduate thesis, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
|
Text (Fulltext)
11650042.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (6MB) | Preview |
Abstract
مستخلص البحث
يتم بحث وتطوير طرق البحث المختلفة باستمرار. واحدة من أفضل الخوارزميات في البحث عن أسرع مسار هو خوارزمية يراعة.خوارزمية يراعة هي خوارزمية مستوحاة من سلوك اليراع. تم تقديم الخوارزمية بواسطة شين-هي في عام ٢٠٠٧. ص.
تحتوي خوارزمية يراعة على العديد من أوجه التشابه مع خوارزميات أخرى مبنية على ذكاء سرب ، مثل ((PSO، وتحسين مستعمرة النحل الاصطناعي (ABC) ، وخوارزمية الجراثيم البكتيرية ((BFA، ولكن خوارزمية Firefly تكون أبسط بكثير من حيث المفهوم والتنفيذ. تعد خوارزمية يراعة فعالة للغاية ليتم تطبيقها كأسلوب بحث ، في العديد من الدراسات التي تثبت أنها أفضل من غيرها من خوارزميات البحث ، بالمقارنة مع الخوارزميات الجينية ، فإن خوارزمية يراعة هي أفضل من حيث حل العديد من مشكلات التحسين.
يناقش هذا البحث تنفيذ خوارزمية يراعة ضد الشخصيات العدو في اللعبة لعبة مغامرة الدمية ثلاثية الأبعاد بهدف إنشاء سلوك البحث على الشخصيات في عبة مغامرة الدمية ثلاثية الأبعاد و يستند إلى سطح المكتب. نتيجة هذا البحث ، تطبيق خوارزمية اليراع إلى المجلس الوطني لنواب الشعب بنجاح تطبيق كمولد السلوك. نسبة النجاح الناتجة هي ٩٠.٣٦٪ في المتوسط ، مع أدنى معدل نجاح ٧٥.٧١٪ وأعلى معدل نجاح ٩٨.٥٧٪ مع ٢٠ اختبار.
ABSTRACT
Various search methods are continuously researched and developed. One of the best algorithms in the search for the fastest path is the Firefly Algorithm. Firefly algorithm is an algorithm that is inspired from the behavior of firefly. The algorithm was introduced by Xin-She in 2007.
The Firefly algorithm has many similarities with other algorithms based on swarm intelligence, such as Particle Swarm Optimization (PSO), Artificial Bee Colony optimization (ABC), and Bacterial Foraging Algorithm (BFA), but the Firefly algorithm is much simpler both in concept and implementation. The Firefly algorithm is very efficient to be applied as a search method, in many studies proving to be better than other search algorithms, as compared to Genetic Algorithms, the Firefly Algorithm is better in terms of solving many optimization problems.
This research discusses the Implementation of Firefly Algorithm against enemy NPC In Game "3D Wayang Adventure Game" With the aim of generating search behavior on NPC (Non Player Character) in 3D Wayang Adventure Game and desktop-based.
The result of this research is, firefly algorithm implementation to NPC successfully applied as behavior generator. The resulting percentage of success is, on average 65%, with the lowest success rate of 61% and the greatest success rate of 94% with 20 tests.
ABSTRAK
Berbagai metode pencarian terus diteliti dan dikembangkan. Salah satu algoritma terbaik dalam pencarian jalur tercepat adalah Firefly Algorithm. Algoritma Firefly merupakan algoritma yang terinspirasi dari perilaku kawanan kunang-kunang (Firefly Behaviour). Algoritma ini diperkenalkan oleh Xin-She pada tahun 2007.
Algoritma Firefly memiliki banyak kemiripan dengan algoritma lain yang didasarkan pada kecerdasan kawanan, seperti Particle Swarm Optimization (PSO), Artificial Bee Colony optimization (ABC), dan Algoritma Bacterial Foraging (BFA), akan tetapi algoritma Firefly jauh lebih sederhana baik dalam konsep dan implementasi. Algoritma Firefly sangat efisien untuk diterapkan sebagai metode pencarian, dalam berbagai penelitian terbukti lebih baik dari algoritma pencarian lain, seperti jika dibandingkan dengan Algoritma Genetika, Algoritma Firefly lebih baik dalam hal memecahkan banyak masalah optimasi.
Penelitian ini membahas mengenai Implementasi Algoritma Firefly terhadap NPC musuh Pada Game “3D Wayang Adventure Game” Dengan tujuan sebagai pembangkit perilaku pencarian pada NPC (Non Player Character) dalam 3D Wayang Adventure Game tersebut dan berbasis dekstop.
Hasil dari penelitian ini adalah, implementasi algoritma firefly terhadap NPC berhasil diterapkan sebagai pembangkit perilaku. Persentase keberhasilan yang dihasilkan yaitu, rata - rata 90.36% , dengan tingkat keberhasilan terendah 75.71% dan tingkat keberhasilan terbesar 98.57% dengan 20 kali pengujian
Item Type: | Thesis (Undergraduate) | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Supervisor: | Nugroho, Fresy and Kurniawan, Fachrul | |||||||||
Contributors: |
|
|||||||||
Keywords: | لعبة المغامرة; اليراع خوارزمية; ثقافة العرائس; السلوك; Adventure Game; Firefly Algorithm; Puppet Culture; Behavior; Algoritma firefly; Budaya Wayang; Pembangkit Perilaku | |||||||||
Departement: | Fakultas Sains dan Teknologi > Jurusan Teknik Informatika | |||||||||
Depositing User: | Mohammad Syahriel Ar | |||||||||
Date Deposited: | 12 Nov 2018 15:20 | |||||||||
Last Modified: | 12 Nov 2018 15:20 | |||||||||
URI: | http://etheses.uin-malang.ac.id/id/eprint/12526 |
Downloads
Downloads per month over past year
Actions (login required)
View Item |