Программирование головоломок и игр: Полный обзор

Содержание

1. Введение
2. Разработка головоломок
   • 2.1. Алгоритмы генерации головоломок
   • 2.2. Примеры головоломок и их алгоритмы
     • 2.2.1. Судоку
     • 2.2.2. Numberlink и Hashi
3. Создание искусственного интеллекта для игр
   • 3.1. История развития ИИ в играх
   • 3.2. Принципы работы ИИ в играх
   • 3.3. Лучшие примеры ИИ в играх
   • 3.4. Современные тенденции в использовании ИИ в играх
   • 3.5. Примеры использования ИИ в играх
   • 3.6. Примеры компаний, использующих ИИ в разработке игр
   • 3.7. Примеры людей, которые внесли вклад в развитие ИИ в играх
4. Заключение

1. Введение

Программирование головоломок и игр - это увлекательная область, которая сочетает в себе творческий подход к дизайну и сложные алгоритмы. Разработка игр, особенно головоломок, требует глубокого понимания логики, математики и психологии, чтобы создавать увлекательные и сложные задачи для игроков. В этом отчете мы рассмотрим основные аспекты программирования головоломок и игр, включая алгоритмы генерации головоломок и создание искусственного интеллекта для управления поведением неигровых персонажей.

2. Разработка головоломок

2.1. Алгоритмы генерации головоломок

Алгоритмы генерации головоломок играют ключевую роль в создании разнообразных и интересных задач для игроков. Эти алгоритмы должны гарантировать, что созданные головоломки имеют уникальное решение, а также позволяют разработчикам контролировать уровень сложности. Существуют различные подходы к генерации головоломок, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки.

2.2. Примеры головоломок и их алгоритмы

2.2.1. Судоку

Судоку - это популярная логическая головоломка, которая требует размещения цифр от 1 до 9 в 9x9 сетке, чтобы каждая строка, столбец и 3x3 подсетка содержали все девять цифр. Генерация головоломок Судоку с уникальным решением представляет собой сложную задачу, требующую баланса между предоставлением достаточного количества подсказок (заполненных клеток) для решения головоломки и удалением достаточного количества подсказок, чтобы сделать ее сложной.

Общие подходы к генерации головоломок Судоку:

• Алгоритм возврата (backtracking): Этот подход начинается с полной, валидной сетки Судоку и систематически удаляет цифры, проверяя уникальность решения с помощью алгоритма возврата. Алгоритм возврата проверяет, имеет ли текущая сетка единственное решение, и немедленно останавливается, если обнаружено несколько решений. Этот метод гарантирует, что сгенерированная головоломка имеет единственное решение, но может быть вычислительно дорогим для сложных головоломок.
• Генерация методом грубой силы (brute force): Этот метод включает в себя случайное заполнение сетки цифрами, а затем проверку на валидность и уникальность. Хотя этот метод прост в реализации, он может быть чрезвычайно неэффективным из-за огромного количества возможных комбинаций.
• Генерация на основе шаблонов: Этот подход использует предварительно определенные шаблоны и вариации для генерации головоломок Судоку. Он включает в себя создание набора валидных базовых шаблонов и применение преобразований, таких как перестановка строк/столбцов, перестановка блоков и замена цифр, чтобы создать новые головоломки. Этот подход может быть быстрее, чем метод грубой силы, но может привести к ограниченному разнообразию головоломок.

Проблемы:

• Уровень сложности: Генерация головоломок с определенным уровнем сложности - сложная задача. Сложность обычно измеряется количеством предоставленных подсказок и сложностью логики, необходимой для решения головоломки.
• Уникальность: Гарантия того, что каждая сгенерированная головоломка имеет единственное решение, имеет решающее значение для предотвращения повторяющегося игрового процесса.

Заметные исследования:

• Магистерская диссертация Такаюки Ято: Ято определил проблему "Другого решения" (ASP) и ASP-полноту, продемонстрировав, что поиск другого решения для головоломки Судоку является NP-трудной задачей. Это означает, что генерация головоломок Судоку с уникальными решениями за полиномиальное время маловероятна.
• Генератор Судоку от AMPL Colaboratory: Этот проект использует подход смешанного целочисленного линейного программирования (MIP) для генерации несократимых головоломок Судоку. Несократимые головоломки имеют единственное решение, и удаление любой подсказки приведет к появлению нескольких решений. Алгоритм итеративно удаляет подсказки из полной сетки Судоку, решая головоломку с помощью решателя MIP для проверки уникальности. Если удаление подсказки приводит к нескольким решениям, подсказка сохраняется. Этот процесс гарантирует, что окончательная головоломка Судоку является несократимой.
• Исследование Springer по эффективной генерации головоломок Судоку: Эта исследовательская работа изучает три метода генерации головоломок Судоку: метод случайной генерации, метод удаления и метод построения. В статье анализируется сложность этих алгоритмов и предлагаются такие методы, как частично жадный алгоритм и побитовая логическая операция, для повышения эффективности. Исследование приходит к выводу, что предложенные алгоритмы могут генерировать головоломки высокого качества с высокой временной эффективностью.
• JavaScript-генератор Судоку Удбхава Регадаммилли: Эта реализация использует алгоритм возврата как для решения, так и для генерации головоломок Судоку. Функция generateSudoku начинается с заполнения первой строки случайными, уникальными значениями от 1 до 9. Затем она решает всю головоломку, чтобы гарантировать наличие валидного решения. Наконец, она удаляет значения из сетки, чтобы создать головоломку с желаемым уровнем сложности. Уровень сложности определяется аргументом dif, переданным функции removeValues. Более высокое значение dif приводит к более сложной головоломке.
• Генератор Судоку Ketaki Shinde на Python: Этот репозиторий содержит эффективный алгоритм генерации Судоку, реализованный на Python. Алгоритм генерирует уникальные и решаемые головоломки Судоку с различными уровнями сложности.
• Алгоритм генерации Судоку Capelski: Этот пост в блоге описывает JavaScript-алгоритм для генерации головоломок Судоку. Алгоритм использует подход возврата и пытается генерировать головоломки с единственным уникальным решением. Автор упоминает, что алгоритм иногда заходит в тупик во время генерации, что требует перезапуска с нуля.
• Решатель Судоку Eneko Alonso: Эта статья на Medium описывает решатель Судоку, реализованный на Swift, который использует логические методы для решения головоломок. Автор фокусируется на реализации алгоритмов, которые имитируют логику, используемую людьми при решении головоломок Судоку с помощью ручки и бумаги.
• Tdoku от T-Dillon: Этот проект на GitHub содержит оптимизированный решатель Судоку и генератор головоломок для стандартных 9x9 головоломок. Он также включает в себя систему сравнительного анализа для сравнения производительности различных решателей. Проект использует инструкции SIMD для достижения высокой производительности на современном оборудовании Intel.
• Решатель Судоку lwolczynski: Эта статья на dev.to описывает метод решения головоломок Судоку быстрее, чем с помощью возврата. Автор предлагает метод, который включает в себя упрощение сетки Судоку перед применением возврата. Этот метод направлен на сокращение количества возможностей, которые необходимо изучить алгоритму возврата, что приводит к более быстрому времени решения.

2.2.2. Numberlink и Hashi

Numberlink и Hashi - это головоломки, которые включают в себя соединение пронумерованных узлов на сетке. Генерация уровней для этих игр требует алгоритмов, которые могут создавать уникальные и решаемые доски с различными уровнями сложности.

Общие подходы:

• Случайное размещение узлов: Этот подход включает в себя случайное размещение узлов на сетке, соблюдая ограничения на количество узлов и их положение. Однако для гарантии того, что сгенерированная доска является решаемой и имеет единственное решение, требуются дополнительные проверки и корректировки.
• Генерация на основе ограничений: Этот метод использует ограничения для управления процессом генерации. Ограничения могут включать в себя количество узлов, распределение узлов на сетке и связность между узлами. Этот подход может быть более эффективным, чем случайное размещение, но требует тщательного проектирования ограничений.

Проблемы:

• Решаемость: Генерация досок, которые являются решаемыми и имеют единственное решение, является важной задачей. Это требует алгоритмов, которые могут эффективно проверять связность и избегать тупиков.
• Уровень сложности: Генерация уровней с различными уровнями сложности требует контроля над сложностью соединений и количеством узлов.

Заметные исследования:

• Hashi Flow от Pudding Entertainment: Pudding Entertainment, компания по разработке игр, разработала алгоритм процедурной генерации уровней для своей игры Hashi Flow. Их подход включал в себя разбиение задачи на более мелкие задачи, определение ограничений и использование комбинации случайной генерации и методов, основанных на ограничениях.
• Генератор Numberlink от PuzzleMadness: Этот сайт, принадлежащий PuzzleMadness, предоставляет информацию о процессе генерации головоломок Numberlink. Автор подчеркивает важность написания решателя, который имитирует человеческую логику, чтобы понять, что делает головоломку легкой или сложной. Они также описывают свой алгоритм возврата, который вдохновлен проектом на GitHub, и используется для гарантии того, что сгенерированные головоломки имеют единственное решение. Генератор стремится создавать головоломки с хорошим распределением длин связей, избегая связей только с двумя ячейками.

3. Создание искусственного интеллекта для игр

3.1. История развития ИИ в играх

Первые попытки создания ИИ в играх относятся к 1950-м годам, когда Алан Тьюринг, известный как "отец компьютерных наук", разработал алгоритм Turochamp для игры в шахматы. Хотя этот алгоритм был простым и мог анализировать только два хода вперед, он заложил основы для дальнейшего развития ИИ в играх.

В 1970-х годах, с появлением первых видеоигр, разработчики начали использовать ИИ для управления поведением врагов. Например, в игре Pong ИИ управлял ракеткой, реагируя на действия игрока. Однако поведение врагов в ранних играх было довольно примитивным и часто основывалось на простых алгоритмах.

3.2. Принципы работы ИИ в играх

ИИ в играх - это набор алгоритмов, которые имитируют разумное поведение NPC. Эти алгоритмы могут быть основаны на различных принципах, включая:

• Правильно-ориентированный ИИ (rule-based AI): Этот подход использует набор правил и условий, которые определяют действия NPC в различных ситуациях.
• Поведенческий ИИ (behavior-based AI): Этот подход использует набор поведенческих шаблонов, которые могут быть комбинированы для создания более сложного поведения.
• Учебно-ориентированный ИИ (learning-based AI): Этот подход использует машинное обучение для обучения ИИ на основе данных, полученных из игрового процесса.

3.3. Лучшие примеры ИИ в играх

Существует множество игр, которые демонстрируют успешную реализацию ИИ:

• System Shock (1994): Игра, известная своим сложным ИИ, который управляет поведением врагов, которые могут использовать оружие, искать укрытия и даже общаться между собой.
• Half-Life 2 (2004): Игра, в которой ИИ врагов способен использовать окружающую среду, например, бросать предметы в игрока или использовать укрытия.
• The Last of Us (2013): Игра, в которой ИИ врагов способен адаптироваться к действиям игрока, например, менять тактику атаки или использовать различные типы оружия.

3.4. Современные тенденции в использовании ИИ в играх

Современные разработчики игр активно используют ИИ для создания более реалистичных и динамичных игровых миров:

• Генерация контента: ИИ может использоваться для создания игровых уровней, персонажей, предметов и других элементов игры.
• Персонализация игрового процесса: ИИ может использоваться для адаптации игрового процесса к индивидуальным предпочтениям игрока.
• Создание более сложных NPC: ИИ может использоваться для создания NPC, которые могут вести более сложные диалоги, принимать решения и взаимодействовать с игроком более реалистично.
• Анализ поведения игроков: ИИ может анализировать действия игроков, чтобы понять, как они взаимодействуют с игрой, и адаптировать игровой процесс для улучшения опыта. Например, если игрок часто выбирает агрессивный стиль игры, ИИ может увеличить сложность боевых сцен.
• Создание уникальных событий: ИИ может создавать уникальные события, основанные на предпочтениях и действиях игрока. Например, в игре Red Dead Redemption 2 ИИ может создавать случайные события, такие как нападения бандитов или встречи с NPC, которые зависят от действий игрока.
• Улучшение многопользовательского режима: ИИ может оптимизировать подбор игроков под уровень опыта конкретного человека, что обеспечит более интересные и честные сражения. Также специальные умные системы могут выявлять читерство и различные подозрительные действия игроков.
• Создание виртуальных компаньонов: Виртуальные компаньоны могут сопровождать пользователей на протяжении всего игрового процесса: объяснять правила, давать подсказки и советы во время сложных моментов или даже поднимать настроение какими-то шутками и комментариями.
• Перевод текстовой и разговорной составляющей в играх в режиме реального времени: ИИ может решить проблему языковых барьеров для геймеров, способствуя более точному пониманию различных ситуаций в играх и упрощая возможность общения и взаимодействия игроков со всего мира.
• Предиктивная аналитика: ИИ может анализировать вероятность тех или иных действий игроков, что влияет на такие факторы, как обновления игры, добавление новых квестов, изменениях во внутриигровом контенте и даже стратегиях монетизации.
• Автоматизация разработки: ИИ может автоматизировать создание игровых уровней, сюжетов и других элементов игры, сокращая время и затраты на разработку.

3.5. Примеры использования ИИ в играх

• Counter-Strike: Global Offensive (2012): В этой игре игроки могут сражаться против ботов, которые используют машинное обучение для изучения тактики игрока и адаптации к его действиям. Разработчики игры отмечают, что ИИ в CS:GO разработан для того, чтобы обеспечить игрокам вызов, сравнимый с игрой против реальных людей. Боты могут использовать стратегические ходы, занимать выгодные позиции и даже стрелять с высокой точностью, сохраняя при этом элемент случайности.
• Minecraft (2011): Игра использует ИИ для управления поведением мобов, которые могут взаимодействовать с игроком и окружающей средой.
• Red Dead Redemption 2 (2018): Игра использует ИИ для создания случайных событий, таких как нападения бандитов или встречи с NPC, которые зависят от действий игрока.
• The Last of Us (2013): Игра использует ИИ для создания врагов, которые могут адаптироваться к действиям игрока.
• World of Warcraft (2004): Игра использует ИИ для управления NPC и врагами.
• Halo 2 (2004): Игра использует ИИ для создания врагов, которые могут адаптироваться к тактике игрока.

3.6. Примеры компаний, использующих ИИ в разработке игр

• OpenAI: Компания, занимающаяся искусственным интеллектом, создала систему OpenAI Five, которая способна соревноваться в игре Dota 2.
• Character AI: Технология, которая позволяет создавать умных и реалистичных персонажей и ботов для игр.
• Gearbox Software: Использует машинное обучение для создания мини-игры, помогающей ускорить ход научного исследования в игре Borderlands 3.
• MMOS: Использует машинное обучение для создания мини-игры, помогающей ускорить ход научного исследования.
• Rovio: Использует машинное обучение для прогнозирования и обеспечения наивысшего уровня увлекательности для игроков в своих играх, таких как Angry Birds.
• MYTONA: Анализирует тысячи обзоров игр с помощью Amazon SageMaker для сортировки и классификации комментариев.

3.7. Примеры людей, которые внесли вклад в развитие ИИ в играх

• Алан Тьюринг: Разработчик алгоритма Turochamp для игры в шахматы.
• Аллан Ньюэлл и Герберт Саймон: Создатели программы для игры в шашки.
• Артур Самуэль: Разработчик программы для игры в шахматы, использующей обучающиеся алгоритмы.

4. Заключение

Программирование головоломок и игр - это динамичная область, которая постоянно развивается с появлением новых технологий и алгоритмов. ИИ играет все более важную роль в создании более реалистичных, сложных и увлекательных игровых миров. В будущем мы можем ожидать еще более широкого использования ИИ в играх, что приведет к созданию новых и захватывающих игровых механик и впечатляющих игровых миров.

НАЗАД

Related Links (102)

• Automatic Level Generation for Puzzle Games - https://abagames.github.io/joys-of-small-game-development-en/procedural/puzzle_level.html
• Лучшие нейросети, создающие игры - ИИ для создания игр + примеры - https://ai-pedia.ru/luchshie-nejroseti-dlya-sozdaniya-igr-primery/
• Как нейросети используются в играх - ИИ в играх - https://ai-pedia.ru/nejroseti-v-igrah/
• Искусственный интеллект в играх будущего: прогнозы и перспективы - https://aiplayzone.ru/istorija-razvitija/iskusstvennyj_intellekt_v_igrah_buduschego-_prognozy_i_perspektivy/
• Ии Революционизирует Npc В Видеоиграх: Эра Генеративных Персонажей - https://aipure.ai/ru/articles/ai-revolutionizes-video-game-npcs-the-dawn-of-generative-characters
• Искусственный интеллект в развлечениях: новые технологии в играх и ... - https://aismarthub.ru/articles/view/iskusstvennyy-intellekt-v-razvlecheniyakh-novye-tekhnologii-v-igrakh-i-razvlekatelnoy-industrii
• OpenAI и игровая индустрия: как искусственный интеллект меняет игры - https://aismarthub.ru/articles/view/openai-i-igrovaya-industriya-kak-iskusstvennyy-intellekt-menyaet-igry
• Sudoku Generator — AMPL Colaboratory - https://ampl.com/colab/notebooks/sudoku-generator.html
• Игры с ии и машинным обучением: актуальные тренды и будущие перспективы ... - https://apptask.ru/blog/igry-s-ai-i-masinnym-obuceniem
• Statistical Modelling of Level Difficulty in Puzzle Games - https://arxiv.org/abs/2107.03305
• ИИ для игр - aws.amazon.com - https://aws.amazon.com/ru/gametech/ai-machine-learning/
• Automating Puzzle Solving With Python - Better Programming - https://betterprogramming.pub/automating-puzzle-solving-with-python-f3ecc242e059
• Мировая карта: Генерация уникальных игровых миров с помощью ИИ - https://blog.aisearch.ru/machine-learning/ot-iskusstvennogo-intellekta-k-igrovym-miram-moia-udivitelnaia-progulka_129
• Примеры проектов по машинному обучению — 10 лучших - https://blog.skillfactory.ru/10-luchshih-proektov-po-mashinnomu-obucheniyu/
• Искусственный интеллект в играх - что это, как работает и создается - https://blog.skillfactory.ru/iskusstvennyy-intellekt-v-igrakh/
• How to Design Puzzle Games - Bootcamp - https://bootcamp.uxdesign.cc/how-to-design-puzzle-games-319aef443c44
• Writing a sudoku algorithm - https://capelski.github.io/blog/sudoku-generation/
• Искусство Генеративных Алгоритмов: Как ИИ Создает Уникальные Миры в ... - https://compaex.ru/igry/iskusstvo-generativnyh-algoritmov-kak-ii-sozdaet-unikalnye-miry-v-igrah/
• Algorithm to create dense style crossword puzzles - https://cs.stackexchange.com/questions/123618/algorithm-to-create-dense-style-crossword-puzzles
• ЭТИКА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: ВЫЗОВЫ, РИСКИ И РЕШЕНИЯ - https://cyberleninka.ru/article/n/etika-iskusstvennogo-intellekta-vyzovy-riski-i-resheniya
• How to solve Sudoku faster than with backtracking? - https://dev.to/lwolczynski/how-to-solve-sudoku-faster-than-with-backtracking-1nbk
• Adaptive Puzzle Generation for Computational Thinking | HCI in Games - https://dl.acm.org/doi/10.1007/978-3-030-50164-8_35
• The Level Generator - Doug-Osborne.com - https://doug-osborne.com/the-level-generator/
• Rule-based AI + Unity — Gamedev на DTF - https://dtf.ru/gamedev/2548468-rule-based-ai-unity
• Sudoku solving algorithms - Wikipedia - https://en.wikipedia.org/wiki/Sudoku_solving_algorithms
• Город засыпает, просыпаются нейросети: 20 бесплатных игр с ИИ - https://forklog.com/exclusive/ai/gorod-zasypaet-prosypayutsya-nejroseti-20-besplatnyh-igr-s-ii
• Puzzle Game Development — Game-Ace - https://game-ace.com/blog/puzzle-game-development/
• algorithm - How can I generate Sudoku puzzles? - Game Development Stack ... - https://gamedev.stackexchange.com/questions/56149/how-can-i-generate-sudoku-puzzles
• game design - Random/procedural generation of puzzle-platform levels ... - https://gamedev.stackexchange.com/questions/75387/random-procedural-generation-of-puzzle-platform-levels
• Топ-12 Ai-нейросетей, Которые Используются В Геймдеве - https://geektarget.ru/ai-for-gamedev/
• KetakiShinde28/Sudoku_gen_algorithm - https://github.com/KetakiShinde28/Sudoku_gen_algorithm
• Tdoku: A fast Sudoku Solver and Generator - https://github.com/t-dillon/tdoku
• GitHub - thomasahle/numberlink: Program for generating and solving ... - https://github.com/thomasahle/numberlink
• Восемь потрясающих игр с искусственным интеллектом от компании Google ... - https://habr.com/ru/articles/399321/
• Создание простого ИИ на C# в Unity / Хабр - Habr - https://habr.com/ru/articles/419641/
• Обзор техник реализации игрового ИИ / Хабр - https://habr.com/ru/articles/420219/
• Основные варианты применения ИИ в разработке видеоигр - https://habr.com/ru/articles/764366/
• 15+ Инструментов на базе искусственного интеллекта для разработчиков - https://habr.com/ru/articles/784618/
• На грани реальности: как ИИ меняет видеоигры / Хабр - https://habr.com/ru/articles/792408/
• Машинное обучение в разработке игр / Хабр - https://habr.com/ru/companies/google/articles/553346/
• Этика и безопасность искусственного интеллекта / Хабр - https://habr.com/ru/companies/inferit/articles/745230/
• Создание искусственного интеллекта для игр — от проектирования до ... - https://habr.com/ru/companies/intel/articles/265679/
• Имитация разума: как устроен искусственный интеллект в играх - https://habr.com/ru/companies/netologyru/articles/598489/
• Как создать игровой ИИ: гайд для начинающих / Хабр - https://habr.com/ru/companies/pixonic/articles/428892/
• Применение машинного обучения в разработке игр / Хабр - https://habr.com/ru/companies/vdsina/articles/548396/
• Искусственный интеллект и машинное обучение в видеоиграх - https://hashdork.com/ru/ай-мл-в-видеоиграх/
• 10 лучших генераторов игр с искусственным интеллектом - https://hashdork.com/ru/лучшие-генераторы-игр-с-искусственным-интеллектом/
• How To Develop A Puzzle Game? A Complete Guide - IdeaUsher - https://ideausher.com/blog/puzzle-game-development/
• Puzzle Game Development Guide: Mastering Design and Creation - https://ilogos.biz/puzzle-game-development-guide-mastering-design-and-creation/
• Игры с ии и машинным обучением: как технологии меняют игровой процесс - https://it-vacancies.ru/blog/igry-s-ai-i-masinnym-obuceniem/
• Procedural Level Generation with Difficulty Level Estimation ... - Springer - https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-77977-1_9
• The Research of Efficient Algorithm to Generate Sudoku Puzzle - Springer - https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-34522-7_77
• How to Design a Puzzle Game • Machinations.io - https://machinations.io/articles/how-to-design-a-puzzle-game
• Solving Sudoku Puzzles Programmatically, with Logic, and ... - https://medium.com/@eneko/solving-sudoku-puzzles-programmatically-with-logic-and-without-brute-force-b4e8b837d796
• javaSolving and Generating Sudoku Puzzles with JavaScript - https://medium.com/@luckyudbhav/solving-and-generating-sudoku-puzzles-with-javascript-33a39ecc252e
• Exploring Graph Search Algorithms Using the 8 Puzzle Game - https://medium.com/@ygordefraga/exploring-graph-search-algorithms-using-the-8-puzzle-game-e8fafb976e4d
• Откройте для себя 6 лучших генераторов головоломок - https://mspoweruser.com/ru/best-generator-jigsaw-puzzles/
• Procedural Levels Generation — Puzzle Game | by Pudding ... - Medium - https://pudding-entertainment.medium.com/procedural-levels-generation-puzzle-game-93253a1c4e10
• How we make Numberlink puzzles - PuzzleMadness - https://puzzlemadness.co.uk/howwemakenumberlink/
• Игры с ии и машинным обучением: новые возможности для развлечения - https://rating-gamedev.ru/blog/igry-s-ai-i-masinnym-obuceniem
• Игровой искусственный интеллект — Википедия - https://ru.wikipedia.org/wiki/Игровой_искусственный_интеллект
• 20 Лучших Нейросетей Для Создания Изображений, 3d-моделей И Анимаций ... - https://skillbox.ru/media/gamedev/20-neyrosetey-kotorye-pomogut-sozdat-igrovye-arty-3dmodeli-i-animatsii/
• ИИ в видеоиграх: принцип работы, лучшие примеры / Skillbox Media - https://skillbox.ru/media/gamedev/iskusstvennyy-intellekt-v-igrakh/
• Как создать искусственный интеллект для игр - https://sky.pro/wiki/profession/kak-sozdat-iskusstvennyj-intellekt-dlya-igr/
• Применение ИИ в играх - https://sky.pro/wiki/python/primenenie-ii-v-igrah/
• algorithm - How to generate Sudoku boards with unique solutions - Stack ... - https://stackoverflow.com/questions/6924216/how-to-generate-sudoku-boards-with-unique-solutions
• Algorithm to generate a crossword - Stack Overflow - https://stackoverflow.com/questions/943113/algorithm-to-generate-a-crossword
• Искусственный интеллект (ИИ) в играх: что это, зачем он нужен и как ... - https://synergy.ru/akademiya/gejmdev/chto_takoe_iskusstvennyij_intellekt_v_igrax_i_kak_on_uluchshaet_gejmplej
• Как работает искусственный интеллект в видеоиграх - https://tproger.ru/articles/iigry-razuma-kak-rabotaet-iskusstvennyj-intellekt-v-videoigrah
• Машинное обучение: типы, задачи, примеры | РБК Тренды - https://trends.rbc.ru/trends/industry/60c85c599a7947f5776ad409
• Лучшие игры с искусственным интеллектом на ПК. ТОП 13 - https://vabgame.ru/luchshie-igry-s-iskusstvennym-intellektom-na-pk/
• ИИ, который генерирует видеоигры из текста или одного изображения - https://vc.ru/ai/1068217-ii-kotoryi-generiruet-videoigry-iz-teksta-ili-odnogo-izobrazheniya
• 25 Бесплатных Ai-инструментов Для Разработчиков - https://vc.ru/dev/941231-25-besplatnyh-ai-instrumentov-dlya-razrabotchikov
• Использование Поведенческих И Статистических Алгоритмов В Играх - https://vr-app.ru/blog/ispolzovanie-povedenceskix-i-statisticeskix-algoritmov-v-igrax/
• Sudoku Generator Algorithm - 101 Computing - https://www.101computing.net/sudoku-generator-algorithm/
• (PDF) Procedural Puzzle Generation: A Survey - Academia.edu - https://www.academia.edu/101157774/Procedural_Puzzle_Generation_A_Survey
• Нейросеть рисует: Создание изображения по описанию или фото - https://www.artguru.ai/ru/
• Нейросеть рисует: Создание изображения по фото с искусственным интеллектом - https://www.artguru.ai/ru/ai-art-generator-from-photo/
• деловое фото AI - Создавайте профессиональные портреты с Artguru - https://www.artguru.ai/ru/ai-headshot-generator/
• ИИ в играх: от умных ботов до умных наставников | Cloud4Y - https://www.cloud4y.ru/blog/ai-in-games-from-smart-bots-to-smart-mentors/
• ии генератор логотипов: мгновенно создайте логотип с помощью AI | Fotor - https://www.fotor.com/ru/features/ai-logo-generator/
• A Study Into Puzzle Design - Game Developer - https://www.gamedeveloper.com/design/a-study-into-puzzle-design
• Designing Video Game Puzzles - Game Developer - https://www.gamedeveloper.com/design/designing-video-game-puzzles
• How to make a good puzzle - An explorable explanation - Game Developer - https://www.gamedeveloper.com/design/how-to-make-a-good-puzzle---an-explorable-explanation
• 8 puzzle Problem - GeeksforGeeks - https://www.geeksforgeeks.org/8-puzzle-problem-using-branch-and-bound/
• Program for Sudoku Generator - GeeksforGeeks - https://www.geeksforgeeks.org/program-sudoku-generator/
• Algorithm to Solve Sudoku | Sudoku Solver - GeeksforGeeks - https://www.geeksforgeeks.org/sudoku-backtracking-7/
• Numberlink by Serkan Yürekli - The Art of Puzzles - https://www.gmpuzzles.com/blog/2016/10/numberlink-serkan-yurekli-2/
• Numberlink by Murat Can Tonta - The Art of Puzzles - https://www.gmpuzzles.com/blog/2018/07/numberlink-by-murat-can-tonta/
• Бесплатный генератор изображений на базе ИИ - https://www.img2go.com/ru/ai-art-generator
• Efficient Difficulty Level Balancing in Match-3 Puzzle Games: A ... - https://www.mdpi.com/2079-9292/12/21/4456
• 5 лучших решений головоломок с искусственным интеллектом - https://www.morningdough.com/ru/ai-tools/best-ai-jigsaw-puzzle-solver/
• Как искусственный интеллект формирует будущее разработки и игрового ... - https://www.morningdough.com/ru/ai-tools/how-ai-is-shaping-the-future-of-esports-game-development-and-gameplay/
• Endless Runners: Procedural Map Generation And Difficulty Curves - https://www.orcunnisli.com/post/2015/11/22/endless-runners-procedural-map-generation-and-difficulty-curves
• 11. Rule-Based AI - AI for Game Developers [Book] | O'Reilly Media - https://www.oreilly.com/library/view/ai-for-game/0596005555/ch11.html
• Обучение детей программированию ИИ для игр: 10 лучших ресурсов - https://www.progkids.com/blog/obuchenie-detej-programmirovaniyu-ii-dlya-igr-10-luchshih-resursov
• Generating Sudoku Boards pt. 1: Algorithm & Structures - https://www.rharriso.com/posts/generating-sudoku-boards-pt-1-structures/
• Writing a procedural puzzle generator - Snellman - https://www.snellman.net/blog/archive/2019-05-14-procedural-puzzle-generator/
• AlphaGo Simplified | Rule-Based AI and Deep Learning in Everyday Games - https://www.taylorfrancis.com/books/mono/10.1201/9781032722207/alphago-simplified-mark-liu
• ИИ в видеоиграх: Shaping the Future of Gaming by Vera Ovanin - https://www.ultralytics.com/ru/blog/ai-in-video-games-shaping-the-future-of-gaming
• Искусственный Интеллект: Этические Проблемы | Unesco - https://www.unesco.org/ru/articles/iskusstvennyy-intellekt-eticheskie-problemy-0
• 10 лучших генераторов игр с искусственным интеллектом (август 2024 г.) - https://www.unite.ai/ru/лучшие-генераторы-игр-с-искусственным-интеллектом/