Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
Analisis Penerapan Genetic Algorithm Pada Artificial Neural Network Dalam Permainan Real Time Strategy
Fahmi Faturahman Nul Hakim (2019) | Skripsi | Teknik Informatika , Teknik Komputer
Bagikan
Ringkasan
Salah satu kunci kemenangan permainan Real Time Strategy adalah melakukan kontrol setiap anggota pasukan untuk melakukan perang dengan Non-Playable Character (NPC) dengan baik. Permainan akan semakin menantang jika NPC sebagai lawan pemain akan bertindak layaknya manusia. Perintah setiap anggota pasukan membutuhkan reaksi yang cepat dan perintah yang cepat untuk dapat menyerang atau mengelak serangan. Dengan menggunakan Artificial Neural Network (ANN) dengan penyetelan weight menggunakan Genetic Algortihm (GA) maka NPC dapat melakukan reaksi terhadap lawan menjadi cepat. Performa GA sebagai penyetelan ANN sangat dipengaruhi oleh crossover rate dan mutation rate. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui crossover rate dan mutation rate yang optimal pada GA sebagai penyetelan weight pada ANN. Kemenangan pasukan pada penelitian ini adalah serangan yang diterima oleh pasukan sendiri lebih sedikit dibandingkan serangan yang diterima pasukan lawan. Kemenangan pasukan digunakan sebagai tolok ukur untuk mengetahui crossover rate dan mutation rate yang tepat untuk digunakan permainan berikutnya. Hasil dari penelitian memperlihatkan bahwa crossover rate yang optimal untuk GA sebagai penyetelan weight ANN adalah 0,6 sedangkan untuk mutation rate yang tepat adalah 0,09. Kata Kunci: real time strategy, genetic algorithm, artificial neural network, crossover rate, mutation rate.
Ringkasan Alternatif
One of key to win in the Real Time Strategy game is to control each member of the troops to fight the Non-Playable Character (NPC) well. The game will be more challenging if NPC as enemy players act like humans. Command to each member of the force requires quick reaction and short term to be able to attack or dodge. By using an Artificial Neural Network (ANN) with weight adjustments using Genetic Algortihm (GA), the NPC can react quickly to opponents. GA's performance as an ANN setting is strongly influenced by the crossover rate and mutation rate. This study aims to determine the optimal crossover rate and mutation rate on GA as a weight adjustment for an ANN. The victory of the troops in this study was that the attacks received by the comrades were less than the attacks received by the opposing forces. The victory of the troops is used as a benchmark to find out the right crossover rate and mutation rate to use for the next game. The results of the study show that the right crossover rate for GA as an ANN weight adjustment is 0.6, and for the right mutation rate is 0.09. Keywords: real time strategy, genetic algorithm, artificial neural network, crossover rate, mutation rate.