Syamsuri, Bisyri (2023) Implementasi algoritma single-objective pso (particle swarm optimation), untuk menentukan rute optimal npc pada game android. Undergraduate thesis, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
|
Text (Fulltext)
19650135.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (2MB) | Preview |
Abstract
ABSTRAK:
Penentuan rute optimal NPC terhadap player merupakan hal yang penting dalam skenario game untuk menambah tingkat kompetitif permainan. Dalam penelitian ini akan menjelaskan tentang pengukuran tingkat keefektifan algoritma optimation dalam mencari rute optimal NPC terhadap player. Salah satu algoritma optimation yang diimplementasikan dalam penelitian ini adalah Single Obejctive Particle Swarm Optimation (PSO). Algoritma PSO merupakan sebuah algoritma yang dapat berguna untuk dalam permasalahan optimisasi yang didasarkan pada simulasi perilaku serangga dan burung yang bergerak dalam sebuah koloni, di mana setiap individu (partikel) dalam koloni mewakili sebuah solusi potensial untuk masalah yang dihadapi. Nantinya PSO akan dibandingkan dengan 2 algoritma yang berbeda yaitu bee colony optimation dan ant colony optimation, dengan mempertimbangkan 3 parameter pengujian yaitu waktu tempuh NPC menemukan rute terhadap player, waktu tempuh NPC menemukan rute ber-obstacle terhadap player, dan Pemilihan rute NPC yang statis (sama) atau dinamis (tidak sama). Didapatkan hasil bahwa algoritma single objective particle swarm optimation mendapatkan hasil paling efektif dibandingkan dengan algoritma bee colony optimation dan ant colony optimation dalam penentuan rute optimal NPC terhadap player
ABSTRACT:
Determining the optimal route for NPCs towards players is crucial in game scenariosto increase the competitiveness of the game. This research will explain the measurement ofthe effectiveness level of optimization algorithms in finding the optimal route for NPCstowards players. One of the optimization algorithms implemented in this study is SingleObjective Particle Swarm Optimization (PSO). The PSO algorithm is used to solveoptimization problems based on simulating the behavior of insects and birds moving in acolony, where each individual (particle) in the colony represents a potential solution to theproblem. PSO will be compared with two different algorithms, namely bee colonyoptimization and ant colony optimization, by considering three testing parameters: the timeit takes for NPCs to find a route towards players, the time it takes for NPCs to find a routewith obstacles towards players, and the selection of static or dynamic NPC route. Theresults show that the single objective particle swarm optimization algorithm is the mosteffective compared to bee colony optimization and ant colony optimization in determiningthe optimal route for NPCs towards players
مستخلص البحث:
هي عنصر مهم يف األلعاب. ميكنأن يلعبNPCدورًا رئيسيًا أو دورًا داعمًاكعدو عادة ً ما يتمتع أو حىت دور املعارض يف اللعبة.NPCبعدة مهام ، ومن بينها البحث عن الالعب ومطاردته. يتطلب البحثعن الالعب ومطاردته خوارزمية حىت يتمكنNPCح قياس مستوى فعامن القيام هبذا األمر. سيتم يف هذا البحث شرلية خوارزميةاألمثلة يف البحث عن املسار املثلى لـNPCجتاه الالعب. أحد خوارزميات األمثلة اليت سيتم تنفيذها يف هذا البحث هوSingleObjective Particle Swarm Optimization (PSO).يعدPSOخوارزمية تستخدم حلل مشاكل األمثلة اليت تعتمدعلى حماكاة سلوك احلشرات والطيور اليت تتحرك يف مستعمرة ، حيث ميثل كل فرد (جسيم) يف املستعمرة حال ً حمتمال ً للمشكلة اليتتواجهها. يف هناية املطاف ، سيتم مقارنةPSOمع خوارزميتني خمتلفتني ومها خوارزميةBee Colony OptimizationوخوارزميةAnt Colony Optimization، بناء ً على ثالثة عوامل اختبارية وهي وقت وصولNPCللعثور على املسار املؤديإىل الالعب ، ووقت وصولNPCللعثور على املسار املؤدي إىل الالعب مع وجود عوائق، واختيارNPCللمسار الثابت (نفسه)أو الديناميكي (غري نفسه.
Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
---|---|
Supervisor: | Fadila, Juniardi Nur and Arif, Yunifa Miftachul |
Keywords: | NPC; Single Objective Particle Swarm Optimation; Bee Colony Optimation; Ant Colony Optimation; Rute Optimal; Game NPC; Single Objective Particle Swarm Optimization; Bee Colony Optimization; Ant Colony Optimization; Optimal Route; Game :،Single Objective Particle Swarm Optimation،Bee Colony Optimation، Ant Colony Optimation; الطريق األمثل،لعبة |
Subjects: | 08 INFORMATION AND COMPUTING SCIENCES > 0899 Other Information and Computing Sciences > 089999 Information and Computing Sciences not elsewhere classified 09 ENGINEERING > 0999 Other Engineering > 099902 Engineering Instrumentation 12 BUILT ENVIRONMENT AND DESIGN > 1203 Design Practice and Management > 120304 Digital and Interaction Design 19 STUDIES IN CREATIVE ARTS AND WRITING > 1905 Visual Arts and Crafts > 190504 Performance and Installation Art |
Departement: | Fakultas Sains dan Teknologi > Jurusan Teknik Informatika |
Depositing User: | Bisyri Syamsuri |
Date Deposited: | 18 Aug 2023 13:16 |
Last Modified: | 18 Aug 2023 13:16 |
URI: | http://etheses.uin-malang.ac.id/id/eprint/51935 |
Downloads
Downloads per month over past year
Actions (login required)
![]() |
View Item |