Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
5
spoza listy
Status:
Warianty tytułu:
Analiza metod symulowania potyczek postaci w grze z elementami RPG
Autorzy: Zdybel Michał, Smołka Jakub
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2025
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Wolumen/Tom: 37
Strony: 500 - 507
Bazy: BazTech
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Witryna wydawcy
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 30 grudnia 2025
Abstrakty: angielski | polski
This paper investigates algorithms that predict the outcome of a duel in a game with RPG elements and determine thelosses incurred. The aim is to evaluate the effectiveness of the following approaches: based on Lanchester's laws and stochastic, using the Monte Carlo method. Verification was carried out through manual gameplay and comparison of the obtained results with those predicted by the algorithms, measuring their accuracy with the MAPE. The analysis showed greater efficiency and stability of the Monte Carlo algorithm, while the Lanchester model turned out to be less reliable in one of the cases.
W niniejszej pracy badane są algorytmy przewidujące wynik pojedynku w grze z elementami RPG i wyznaczające po-niesione straty. Celem jest ocena skuteczności podejść: opartego na prawach Lanchestera oraz stochastycznego, wyko-rzystującego metodę Monte Carlo. Przeprowadzono weryfikację poprzez rozgrywki manualne i porównanie uzyskanych wyników z przewidzianymi przez algorytmy, mierząc ich dokładność wskaźnikiem MAPE. Analiza wykazała większą skuteczność i stabilność algorytmu Monte Carlo, podczas gdy model Lanchestera okazał się być mniej wiarygodny w jednym z przypadków.