ARTIFICIAL NEURAL NETWORK BASED DSS FOR GAME ONLINE PUBLISHING IN VIETNAM

ARTIFICIAL NEURAL NETWORK-BASED DSS
FOR GAME ONLINE PUBLISHING IN VIETNAM
GVHD: PGS.TS Đỗ Phúc
CHV: Tạ Thu Thủy
Mai Trọng Khang
Nguyễn Hữu Lộc
Nguyễn Hoàng Long
Nội dung
Mở đầu
Lựa chọn đặc trưng
Thu thập dữ liệu
Tổ chức mạng nơ-ron
Lựa chọn giải thuật huấn luyện
Cài đặt
Kết luận
Mở đầu
•
Lý do chọn đề tài:
•
Sự phát triển mạnh mẽ của ngành công nghiệp game online VN
•
Sự bão hòa các tựa game và sự lựa chọn ngày càng khắc khe của game thủ
•
Nhu cầu khảo sát của doanh nghiệp trước khi phát hành một tựa game mới
•
Phạm vi tìm hiểu: Artificial Neural Network- based Decision Support System, Evolutionary Algorithms, thị trường game
online tại VN.
•
Ý nghĩa thực tiễn
•
Hỗ trợ doanh nghiệp game khi có nhu cầu quyết định phát hành tựa game mới.

•
Nâng cao chất lượng game, thỏa mãn nhu cầu của game thủ
•
Thúc đẩy phát triển thị trường game online tại Việt Nam
Lựa chọn đặc trưng
Cấu hình
Đồ họa/ Âm thanh
Gameplay/Features
Cốt truyện
Thu phí
Bot tools
Thời gian
Cộng đồng
Nhà phát hành
Cấu hình?
•
Ví dụ cấu hình game ArcheAge
•
Cấu hình đề nghị:
•
Hệ điều hành: 32-bit hoặc 64-Bit Windows XP SP3, Vista SP1, Win7 SP1,
Win8/8.1
•
Vi xử lý: Intel Core i5
•
Đồ họa: nVidia GTS250 1GB hoặc Radeon HD 4850 1GB
•
Bộ nhớ trong: 4GB
•
Dung lượng ổ cứng: 40GB NTFS

•
=> Không phù hợp với môi trường VN
Đồ họa
•
Chuyển động nhân vật
•
Hình ảnh nhân vật và môi trường
•
Hiệu ứng kĩ năng, thời tiết
•
Hiệu ứng âm thanh
Ví dụ : The Elder Scrolls V: Skyrim
Gameplay/Features
•
Hệ thống phó bản, chiến trường, kết hôn, sinh hoạt
•
Tương tác người chơi, môi trường…
Cốt truyện
Kiếm hiệp, tiên hiệp, võ hiệp, manga, anime…
Ví dụ: Naruto Online
Thu phí
•
Free to play or Pay to play?
•
Free to play = Pay to win
=> Tâm lý thích đồ miễn phí của người tiêu dùng Việt Nam
Bot tools
Thời gian
•
Game có tiêu tốn quá nhiều thời gian của người chơi?

•
Game có hỗ trợ tính năng offline không?
Cộng đồng
Hệ thống tương tác fanpage – diễn đàn
Các hoạt động tương tác trực tiếp: thi đấu, offline…
Nhà phát hành
Thu thập dữ liệu
Từ các trang tin game nổi tiếng : playpark.vn, gamek.vn, gamethu.vnexpress.net…
Từ các diễn đàn game: ;
Neural networks
Ví dụ mạng dẫn tiến:
Tổ chức cấu trúc mạng cụ thể:
•
Số input: 9
•
Số ouput: 1
•
Số nơ-ron tối đa ở hidden layer: 20
Giải thuật huấn luyện
Thuật toán tiến hóa: Tạo ra một quần thể các mạng neural, tạo ra tương tác với môi trường và chọn ra cá
thể thích nghi nhất.
Cải tiến: Tiến hóa mạng neural cả về cấu trúc mạng và trọng số mạng.
Điều kiện dừng quá trình huấn luyện
•
Max number of iterators: Số vòng lặp lớn nhất
•
Threshold error: Giá trị lỗi
Cài đặt
•
Ngôn ngữ C# - visual studio 2013 - .Net 4.5

•
Thư viện : Accord.Net, Aforge.Net
•
Giao diện đồ họa: Devexpress
Xây dựng csdl
•
Dữ liệu thu thập được lưu trữ vào cơ sở dữ liệu và được phân thành tập Training và tập Testing với tỷ lệ 7/3.
•

Quá trình huấn luyện
Kiểm thử
Ứng dụng
KẾT LUẬN
•
Hệ hỗ trợ ra quyết định dựa trên mạng nơ-ron dễ cài đặt cũng như dễ thích nghi với nhiều loại bài toán khác nhau.
•
Sử dụng giải thuật di truyền cải tiến để huấn luyện mạng nơ-ron cho phép tiến hóa cả cấu trúc mạng và trọng số mạng.
Tài liệu tham khảo
•
Website: playpark.vn, gamek.vn, gamethu.vnexpress.net, ,

•
/>•
/>•
ANN, EA : Aforge.Net documents
•
Dr. Saceed Shiry, Intelligent Decision-Making Support Systems
Thank you!