CC BY
14Conclusion
In Uzbekistan cotton ripens in September and collected the roots and stems in November. And the stalks are usually fresh (humid) when it is collected. It's impossible to bale the fresh stalks in big pressed square bales for precaution of stalks rot. So that there is a need for baling in non-pressed small bale.
Nowadays winter wheat is used to sow in cotton rows after first picking up (because wheat should be sowed in September-October in Uzbekistan). The problem is when cotton stalks are pulled, the wheat seedlings will be putted of.
By implementing this theoretical study a mechanization can be constructed that can pull and bale simultaneously by changing existing versions of cotton stalk puller named Grubber-swather. Resulting in it, the harvesting process of stalks and cleaning cotton fields will be accelerated and simplified after picking cotton up. Additionally, it enables to sow winter wheat in early deserted fields.
References
1. Patil G., Shaik H, Balasubranarrya M. Liker P., Varadarjan V. Cotton plant stalk-An Alternative Raw material to Board on cotton industry. Central institute for research on cotton technology. Mumbai 400019 India; 2006.
2. Elnougomi A. Gadir, Taief M. Gibreel. Development of tractor operated cotton stalk puller. American Journal of Experimental Agriculture. 3 (3): 495-505, 2013.
3. Mostofi Sarkari M. R., Minaee S. Evaluation of a cotton stalk puller performance. American-Eurasian Journal of Sustainable Agriculture, 2 (1): 19-24, 2008.
4. Aloisio Bianchini, Pedro H. de M. Borges. Evaluation of cotton stalks destroyers. The Journal of Engenharia Agrícola, № 5 Jaboticabal, Sept./Oct. 2013.
5. Cotton stalk puller. Available at: Multi farming systems Company. URL: http://multifarmingsystems.com.au/products/cotton-stalkpuller/ (date of access: 8.07.2016).
6. Adjustment of the knotter in big baler. [Electronic resource]. Available at: Ibrahim Suliman maintenance and repair of agricultural machinery page. URL: http://ebraheemseleman.blogspot.com/2013/07/adjustment-of-knotter-in-big-baler-1.html/ (date of access: 10.07.2016).
7. Hay Baler. [Electronic resource]: Available at: Hay Baler Forum. URL: http://www.madehow.com/Volume-2/Hay-Baler.html/ (date of access: 11.07.2016).
О возможности применения адаптивных технологий в компьютерных играх Коротаев А. С.
Коротаев Арсений Сергеевич /Korotaev Arseny Sergeevich - магистр прикладной математики
и информатики,
кафедра математического обеспечения вычислительных систем, механико-математический факультет, Пермский государственный национальный исследовательский университет, г. Пермь
Аннотация: за последние два года в 1Т индустрии наблюдается стремительный рост интереса крупных компаний к системам, позволяющим лучше «понимать» пользователей. Это не обошло и компьютерные игры. В данной статье мы рассмотрим, как применение адаптивных технологий может позволить качественно улучшить игровой процесс.
Ключевые слова: адаптивные системы, модели поведения пользователя, человеко-компьютерное взаимодействие, динамические модели.
Введение
В современных компьютерных играх очень важным бывает понимание текущего состояния игрока и его эмоций. Лучшее понимание разницы между игроками может помочь в улучшении дизайна игры, а точные модели игроков позволят создавать адаптивную игровую механику в режиме реального времени. За последние годы важность моделирования игроков сильно выросла. Многие компании применяют DataMinning для оценки различных игровых метрик [1, 2].
Однако поведение игрока может быть сложным и трудно интерпретируемым. Различные модели игрока были предложены, чтобы облегчить классификацию различных групп игроков с разной степенью успешности, включая демографический игровой дизайн (Demographic Game Design) [3]. С другой стороны, подходы, основанные на машинном обучении, также могут давать неплохие результаты [4]. Таким образом, комбинирование психологических аспектов и машинного обучения позволит создать классификатор реального времени, который сможет получать полезную и точную информацию.
В данной статье рассматриваются различные аспекты применения моделей игроков с целью создания адаптивного геймплея.
Адаптивный сюжет
Разработанные за последние годы компьютерные игры имеют так называемую прогрессивную сюжетную линию. Это делается с целью увеличения вовлеченности игрока и его удовольствия от игрового процесса. Однако в большинстве случаев сюжет линейный и его повороты предопределенны, что уменьшает вероятность того, что человек будет еще раз играть в эту игру. Используя интерактивный сюжет можно преодолеть эти проблемы. Большинство систем интерактивных сюжетов фокусируются на генерации маленьких историй и не адаптируются к игроку.
Попытаемся предложить систему, которая позволяет генерировать длинные сюжеты, адаптированные к поведению игрока. Чтобы добавить драматизма, история содержит дилеммы как точки принятия решения для игрока. Эти дилеммы могут базироваться на клише из книг, фильмов, сериалов. Такие как выбор между персональной выгодой и верностью друзьям. Набор таких дилемм создает связный авто-генерируемый сценарий, соответствующий поведению пользователя.
Интерактивная система состоит из следующих частей (Рис. 1):
• База знаний (информация об игроке)
• Сюжеты
• Дилеммы
Эти компоненты поступают на вход генератора сюжета (планировщика). Игрок взаимодействует с планировщиком, что влияет на ход развития сюжета. Модель игрока используется для обеспечения максимально интересного сюжета. Опишем каждый из компонентов подробнее.
Рис. 1. Схема компонентов
Дилеммы
Драматический интерес к сюжету завязан на конфликтах. Во всех жанрах есть набор шаблонных конфликтных ситуаций (дилемм). Писатели используют эти клише для создания сюжета. Для каждого из клише можно найти его обобщенную форму и вокруг них строить интерактивный сюжет. Так как центром сюжета является игрок, то каждая дилемма должна вызывать по отношению к нему конфликт. В течение игрового процесса игроку нужно принимать трудные решения, которые приводят к отрицательным последствиям независимо от выбора.
Установлено [5], что если более двух персонажей вовлекаются в дилемму, то она либо расширяется на множество дву-персонажных дилемм, либо всех персонажей можно разделить на две группы. Поэтому с математической точки зрения дилемму можно рассматривать как функцию двух персонажей, которую можно представить следующим образом:
л 50 = Предательство
-Ах=04-"у)
л^гепйзф* П — Жертва
(2)
где , обозначает решение игрока X выполнить действие А . г - ценность это решения для игрока С I - относительная ценность, т. е. и< и \.
В (1) показано, что если X выполнит действие А, то он получит большую выгоду, чем если его не выполнит. Причем его выгода будет в ущерб интересам У.
Генератор сюжета
Задача генератора - предложить дальнейшее развитие сюжета. Генератор выбирает дилемму наиболее релевантную для игрока. В этом он руководствуется текущим состоянием модели игрока. Затем генератор предоставляет выбор игроку. После того как игрок принял решение, происходит обновление его модели.
Текущее стостояние
Наиболее подходящие дилеммы
Планировщик
у Ч
Предоставление дилеммы игроку
\
.. различные развития сюжета
¥
Новое состояние
Рис. 2. Схема работы генератора сюжета
Модель игрока
В интерактивной сюжетной системе должно производиться моделирование игрока, а не его контроль. Сюжет должен адаптироваться к действиям пользователя, а не проверять, следует ли он сюжетной линии.
В идеале модель пользователя надо использовать для определения, какие дилеммы будут наиболее интересны и драматичны для данного игрока. Должно быть значение «интересности» для каждой дилеммы. Это значение изначально фиксировано, но впоследствии должно подходить игроку и его смоделированной персоналии. Система будет искать наиболее интересный путь развития сюжета (фиксированной длины).
Каждая дилемма имеет соответствующие предположения о том, как соответствующие ей значения будут меняться в зависимости от выбора пользователя. Как только сделан какой-либо выбор, он автоматически меняет состояние модели игрока.
Заключение
Есть много подходов к моделированию игрока. Однако только у цифровых игр есть реальный потенциал к моделированию своих пользователей. В данной статье предложен подход, применив который разработчики компьютерных игр смогут поднять дизайн игрового сюжета на новый уровень.
Плюсы применения адаптивных технологий в играх очевидны. Однако тут есть ряд сложностей. Например, уровень «удовлетворённости» игрока не может быть просто переведен в цифровой формат. Также имеют места различия в игровых жанрах и культурных особенностях.
В дальнейшем планируется тестирование данного подхода на небольших «казуальных» играх.
1. Grimes S. Mining the game: when marketing and gaming meet they do a lot more than advertise. Escapist Magazine. 3, 27 February 2007.
2. Herbrich R., Minka T., Graepel T. TrueSkill a Bayesian skill rating system. Adv. Neural Inf. Process. Syst. 19. 569-576, 2007.
3. Bateman C., Lowenhaupt R., Nacke L. Player typology in theory and practice. In: Proceedings of DiGRA: Think Design Play 2011. Utrecht, The Netherlands, 2011.
4. Cornett S. «The Usability of Massively Multiplayer Online Roleplaying games: Designing for New Users», ACM SIG CHI 2004, Vienna, Volume 6, №. 1, P. 703-710. 24-29 April, 2004.
Литература
5. Drachen A., Canossa A., Yannakakis G. N. Player modeling using self-organization in Tomb Raider: Underworld. In: Proceedings of the 5th International Conference on Computational Intelligence and Games. P. 1-8. IEEE Press. Milano, 2009.
Разработка информационной системы оповещения о доставке заказанной кафедрой литературы Биглова А. Д.
Бигяова Алла Дамировна / Biglova Alla Damirovna - бакалавр прикладной информатики, кафедра информатики, факультет информатики и робототехники, Уфимский авиационный технический университет, г. Уфа
Аннотация: статья посвящена разработке и реализации программы, которая автоматизирует процесс оповещения о доставке заказанной кафедрой литературы в среде Visual Studio 2013 на языке C#. Программа значительно ускорит процесс оповещения кафедр и позволит избежать ошибок при вводе. Ключевые слова: библиотека, программа, система оповещения, почта, кафедра.
Для пополнения книг библиотечного фонда УГАТУ существует несколько различных способов, одним из которых является заказ от кафедры. Когда кафедре необходимы книги, ответственный за это человек составляет заявку на учебную литературу, после чего отправляет её в отдел книгообеспеченности образовательного процесса (ОКОП) [1].
В ОКОПе в базе библиотеки вуза проверяют, есть ли какие-либо книги на эту тему и, если такие имеются, заявка не рассматривается и отправляется обратно на кафедру. Если книг нет, то заявка визируется директором библиотеки, начальником учебного процесса и и.о. проректора. Несколько заявок, собранных с разных кафедр в ОКОПе, отправляются в отдел комплектования Фонда (ОКФ), где составляется запрос о наличии книг и отправляется в издательство. Издательство в соответствии с документом предлагает книги, которые у него есть, и высылает список в ОКФ. После получения списка книг, в ОКФ выбираются нужные и составляется договор о поставке книг.
После прихода книг в библиотечный фонд возникает проблема с оповещением кафедры. На данный момент эта проблема решается вручную. Раньше, до появления компьютеров, сотрудник после прихода книги отправлялся на кафедру и лично извещал о доставке заказанного. С введением электронно-вычислительных машин задача упростилась, и теперь, когда книга доставлена в библиотеку вуза, сотрудник пишет на электронный адрес кафедры о том, что книга пришла и теперь её можно рекомендовать студентам. Данный способ весьма неудобен из-за ряда причин: во-первых, на это уходит слишком много времени, во-вторых, неудобно рассылать оповещения вручную, особенно когда их много, в-третьих, из-за человеческого фактора - ошибки сотрудника заявка может уйти не на ту почту.
Для решения проблем процесса было предложено внедрить специализированную систему оповещения о доставке заказанной кафедрой литературы, благодаря которой кафедра должна быть оповещена о ходе работы по заказу требуемой литературы, а также должно сократиться время сотрудника, затраченное на оповещение о доставке.
В результате проделанной работы система:
- имеет доступ к базе данных с поступившими обработанными заявками и базе данных электронных адресов кафедр, от которых поступили заказы;
- запускается раз в сутки на сервере библиотеки УГАТУ;
