ANALISI E SVILUPPO DI UN AMBIENTE DI SIMULAZIONE BASATO SULLA VERSIONE ONLINE DEL GIOCO PONG E REALIZZATO SUL MODELLO CLIENT-SERVER AUTORITATIVO PER LA CREAZIONE DI UNO USE CASE NEL CONTESTO DI MPAI-SPG

This work focuses on the study of the architecture of a real-time online multiplayer game and the search for new implementation solutions. The use of the Unity framework, Photon and the associated PUN2 (Photon Unity Network) API were key to this. The environment considered in fact allows several types of fundamental operations such as: Matchmaking, synchronization between entities (Client-Server) and between objects, RPCs (Remote Procedure Calls), connection to dedicated cloud servers etc. The development and evolution of this context has required the analysis of optimization techniques of data flow through the network (Client prediction & Interpolation) referring to an authoritative server model, for a greater consistency of the data themselves (Server Reconciliation). The techniques listed refer to those in the article by Gabriel Gambetta [4]. The aim of the thesis is to create a gaming environment capable of producing useful data for a second application, a neural network with game state prediction capabilities, which will use the data produced as training sets. The idea is to set up a video game that simulates the conditions of any modern online multiplayer game, in the presence of common problems such as network latency and frequent use of cheating. Hence the need to create a standard that regulates these phenomena that goes under the name of MPAI-SPG, and my work is one of the constituent parts. The MPAI-SPG project has in fact been carried out in team and this elaborated goes into the detail of the definition of its first part.

Questo lavoro è incentrato sullo studio dell’architettura di un gioco multiplayer online in tempo reale e la ricerca di nuove soluzioni implementative. L’utilizzo del framework Unity, di Photon e dell’API associata PUN2 (Photon Unity Network) sono risultati fondamentali a tale scopo. L’ambiente considerato di fatto consente diversi tipi di operazione fondamentali come: Matchmaking, sincronizzazione tra entità (Client-Server) e tra oggetti, RPCs (Remote Procedure Calls), connessione a cloud server dedicati etc. Lo sviluppo e l’evoluzione di tale contesto ha richiesto l’analisi di tecniche di ottimizzazione del flusso dati attraverso la rete (Client prediction & Interpolation) facendo riferimento ad un modello di server autoritativo, per una maggiore consistenza dei dati stessi (Server Reconciliation). Le tecniche elencate si riferiscono a quelle redatte nell’articolo di Gabriel Gambetta [4]. L’Obiettivo della tesi è quello di realizzare un ambiente di gioco in grado di produrre dei dati utili ad una seconda applicazione, una rete neurale con capacità di predizione dello stato di gioco, che userà i dati prodotti come training set. L’idea è quella di mettere in piedi un videogioco che simuli le condizioni di un qualunque gioco online multiplayer moderno, in presenza di problemi comuni come latenza di rete e frequente uso di cheating. Da qui nasce l’esigenza di creare uno standard che regolarizzi questi fenomeni che va sotto il nome di MPAI-SPG, ed il mio lavoro ne è una delle parti costituenti. Il progetto MPAI-SPG di fatto è stato realizzato in team e questo elaborato entra nel dettaglio della definizione della sua prima parte.