Apa Yang Pentagon Dapat Ajarkan Tentang Game
Game dapat membawa mereka ke planet lain, era lain, dan bahkan pesawat lain di alam semesta. Setelah bencana, pemain perlu mengambil beberapa tindakan untuk mempertahankan komunitas, seperti menghapus bangunan yang hancur, mengubur orang mati, dan membersihkan sumber daya yang terkontaminasi (misalnya makanan, air alami). Post-game terutama adalah debriefing yang dapat menawarkan kesempatan bagi pemain untuk memproses dan mengkonsolidasikan operasi dalam game mereka. Oleh karena itu, ketika pemain menyelesaikan operasi di SGDR, umpan balik harus diberikan kepada pemain dalam bentuk tertentu (misalnya suara, animasi, efek khusus, dll.) berdasarkan operasi pemain, dan pemain harus diberikan pembekalan saat permainan sudah selesai. Misalnya, dalam permainan balap, mengidentifikasi bug yang muncul saat garis finis dilintasi membutuhkan pemain yang mampu mengemudikan mobil dengan sukses untuk seluruh lintasan (yaitu, membutuhkan kemampuan mengemudikan mobil). SGDR. Umpan balik dalam game dapat menilai operasi dalam game pemain, menegaskan operasi yang benar, dan menghukum operasi yang salah, jika tidak ada umpan balik yang tepat dalam permainan, pemain dapat membuat kesalahan sesuka hati dalam permainan sehingga kesalahan ini dapat diabaikan dalam operasi dunia nyata dan menyebabkan konsekuensi bencana.
Mengintegrasikan emosi ke dalam rekan tim virtual akan mendorong pemain untuk mempertimbangkan rasionalitas instruksi. Emosi rekan satu tim selama pelatihan. SGDRs adalah metode yang efektif untuk pelatihan bantuan bencana dan sedang dipelajari secara intensif. Hasil penelitian mereka menunjukkan bahwa permainan serius dapat digunakan secara efektif dalam simulasi, melatih banyak kegiatan terkait bantuan bencana dan meningkatkan kesadaran bencana. Selain itu, karena tidak adanya deskripsi sistematis tentang pekerjaan bantuan bencana di berbagai tahap bantuan bencana, kami memperkenalkan manajemen bencana dan membagi bantuan bencana menjadi tiga tahap: Kesiapsiagaan, Respons, dan Pemulihan. Kemudian, berdasarkan berbagai tahapan bantuan bencana, teknologi dan fungsi SGDR dirangkum dan dianalisis. Ketika bencana berakhir, membangun kembali rumah sangat diperlukan. Pada saat yang sama, pemain perlu mengontrol rekan tim virtual sebagai anggota tim respons untuk menyelamatkan NPC yang terkena bencana. Pada saat yang sama, pengembang harus merancang SGDR yang berbeda sesuai dengan tingkat profesional pemain. 1. Dalam representasi dinamis yang dicapai, tidak ada dua subclass yang memiliki konteks yang sama, sehingga sudah minimal. Permainan berlanjut sampai semua ubin telah ditempatkan.
Set pelatihan yang terdiri dari label dari CL-Aff Diplomacy digunakan untuk melatih pengklasifikasi biner pada strategi retoris yang berbeda, seperti Persahabatan (F), Penalaran (R), Game Move (GM), dan Berbagi Informasi (SI). Kami mendefinisikan metodologi yang menggunakan RL untuk melatih agen yang dapat memainkan game sebagai manusia sambil juga mencoba mengidentifikasi area game yang mengakibatkan penurunan FPS. RL didasarkan pada ide sederhana tentang coba-coba: Slot Deposit Bank neo Agen melakukan tindakan di lingkungan (di mana ia hanya memiliki sebagian representasi) dan menerima hadiah yang memungkinkannya menilai tindakan/perilakunya di masa lalu sehubungan dengan tujuan yang diinginkan. Game ini memungkinkan pemain untuk memainkan peran sebagai komandan insiden, memerintahkan rekan tim virtual untuk menangani kebocoran bahan kimia beracun, bertujuan untuk melatih strategi komandan. Setiap pemain harus mengambil peran sebagai kepala departemen untuk menangani operasi penyelamatan. Itu membutuhkan pengoperasian SGDR yang sederhana, dan pemain harus terbiasa dengan lingkungan game sebelum berlatih. Profesional dapat dilatih melalui proses atau pemecahan masalah dalam lingkungan permainan yang kompleks.
Hanya sedikit permainan yang memasukkan unsur perbaikan lingkungan dan kondisi kehidupan masyarakat. Itu menurut data SteamDB untuk MMORPG baru, yang menunjukkan bahwa, dalam beberapa menit terakhir, Dunia Baru melihat jumlah pemain puncak dari 650.150 petualang yang menggiurkan di platform Valve. Memungkinkan pemain untuk menghadapi tantangan lain dalam kehidupan sehari-hari juga. Juga, tantangan dalam menguji game telah ditekankan oleh Lin et al. Lin et al., 2016), yang menunjukkan bahwa 80% dari 50 game populer yang mereka pelajari telah mengalami pembaruan mendesak. Ini termasuk pendekatan untuk menguji stabilitas server game (misalnya, dengan menghasilkan beban paket yang tinggi) (Jung et al., 2005; Bum Hyun Lim et al., 2006; Cho et al., 2010), pengujian berbasis model (Iftikhar et al., 2015) menggunakan pemodelan domain untuk mewakili permainan dan mesin status UML untuk pemodelan perilaku, serta teknik yang dirancang khusus untuk menguji permainan papan (Smith et al., 2009; De Mesentier Silva et al., 2017). Ketika melihat teknik terbaru yang ditujukan untuk mengusulkan kerangka kerja pengujian yang lebih umum, mereka yang mengeksploitasi Reinforcement Learning (RL) sedang meningkat. Keadaan emosional anggota dalam proses komando penyelamatan.
