В работе рассматривается актуальная проблема ручного проектирования иерархических сетей задач (HTN) при формировании поведения игрового искусственного интеллекта – трудоёмкий и ресурсозатратный процесс. Предлагается подход к автоматической генерации HTN с использованием методов обучения с подкреплением (RL), что позволяет снизить затраты на разработку. Рассматриваются основные компоненты HTN, а также RL-методы. Предложен путь реализации: построение игрового сценария для обучения агентов, сбор данных обученных агентов, разработка алгоритма генерации HTN, сравнительная оценка эффективности.

Костюк Д.С. (науч. рук. Трифанов А.И.) Формирование поведения игрового ии: использование методов машинного обучения с подкреплением для автоматической генерации htn // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/16543