論文の概要: Executable Ontologies in Game Development: From Algorithmic Control to Semantic World Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.07964v1
- Date: Mon, 12 Jan 2026 19:57:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-14 18:27:18.924937
- Title: Executable Ontologies in Game Development: From Algorithmic Control to Semantic World Modeling
- Title（参考訳）: ゲーム開発における実行可能なオントロジー:アルゴリズム制御からセマンティックワールドモデリングへ
- Authors: Alexander Boldachev,
- Abstract要約: 我々は,実行可能オントロジー(EO)が,アルゴリズム行動プログラミングからセマンティックワールドモデリングへ移行したことを論じる。
本稿では,EOが明示的なプリエンプションロジックではなく,データフロー条件によるタスク割り込みを優先的に行う方法を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.56484100374058
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper examines the application of Executable Ontologies (EO), implemented through the boldsea framework, to game development. We argue that EO represents a paradigm shift: a transition from algorithmic behavior programming to semantic world modeling, where agent behavior emerges naturally from declarative domain rules rather than being explicitly coded. Using a survival game scenario (Winter Feast), we demonstrate how EO achieves prioritybased task interruption through dataflow conditions rather than explicit preemption logic. Comparison with Behavior Trees (BT) and Goal-Oriented Action Planning (GOAP) reveals that while these approaches model what agents should do, EO models when actions become possible - a fundamental difference that addresses the semantic-process gap in game AI architecture. We discuss integration strategies, debugging advantages inherent to temporal event graphs, and the potential for LLM-driven runtime model generation.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,大胆なフレームワークを通じて実装されたEO(Executable Ontology)のゲーム開発への応用について検討する。
アルゴリズム的振る舞いプログラミングからセマンティックワールドモデリングへ移行し、エージェントの振る舞いは明示的にコーディングされるのではなく、宣言的なドメインルールから自然に現れる。
生存ゲームシナリオ(Winter Feast)を用いて、EOが明示的なプリエンプションロジックではなく、データフロー条件による優先度に基づくタスク中断を実現する方法を示す。
行動木(BT)と目標指向行動計画(GOAP)と比較すると、これらのアプローチは何をすべきかをモデル化する一方で、アクションが可能になったらEOは、ゲームAIアーキテクチャにおけるセマンティック・プロセスのギャップに対処する根本的な違いである。
本稿では,統合戦略,時間イベントグラフ固有のデバッギングの利点,LLM駆動型ランタイムモデル生成の可能性について論じる。
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