Two of the most commonly used AI architectures in digital games are Behavior Tree(BT) and Goal-Oriented Action Planning (GOAP). The BT architecture is script based,highly controllable but barely expandable. On the other hand the GOAP architecture isplanner based, barely controllable but highly expandable. This thesis proposes a hybridAI architecture called Goal-Oriented Hierarchical Task Network (GHTN); combiningplanner based approach of GOAP with script based approach of BT. GHTN modifiesthe Hierarchical Task Network (HTN) architecture by replacing its iterative plannerwith a goal oriented planner, while maintaining the BT-like scripting capabilities ofHTN.iiiGHTN's iterative-planner hybrid architecture is suitable to be used for InteractiveNarrative Planning. Using GHTN with a previously crafted domain, it is possible toobtain a non-repetitive and continuous narrative flow which can also be directed byexternal goals. The user is presented with choices that are intelligently chosen to pushthe narrative towards the goal; then, depending on the answers new choices aregenerated. The initial state of the world and the goals are specified by a Scenarist whohas the knowledge of the domain. The proposed architecture is tested on InteractiveNarrative Planning task with an example domain set in the Lala Land universe, and thearchitecture is tested with several initial world states and goals.

Dijital oyunların yapay zeka mimarilerinde en sık kullanılan yöntemler Karar Ağaçları(BT) ve Hedef-Odaklı Aksiyon Planlamadır (GOAP). Karar ağaçları mimarisi senaryotabanlı çalıştığından ötürü çok kontrol edilebilirdir fakat genişletilmeye açık değildir.Bunun aksine GOAP mimarisi planlama temellidir, dolayısıyla kontrol edilebilirliğiazdır fakat kolaylıkla genişletilebilirdir. Bu tez Hedef-Odaklı Hiyerarşik GörevAğları'nı (GHTN) ileri sürer. GHTN; Planlama temelli olan Hedef-Odaklı AksiyonPlanlama mimarisi ile senaryo temelli Karar Ağacı mimarisinin karması olarak disaynedilmiştir. GHTN, Hiyeralşik Görev Ağları (HTN) yapısının mimarisinde değişiklikleregiderek HTN'in yinelemeli planlama yapısını hedef odaklı bir planlama yapısı ile vdeğiştirir ve bu modifikasyon esnasında Karar Ağaçları'nda olduğu gibi bir senaryoyazım yapısını eklemeyi hedefler.GHTN'nin senaryo-planlama karması mimarisi, Etkileşimli Anlatı Planlama içinkullanılabilir. Öncesinde yaratılmış bir görev ağı ile beraber çalıştırıldığında, tekrarsızve devamlı bir anlatı akışı sağlar ve bu anlatı akışının dışarıdan verilen hedeflerçerçevesinde düzenler. Kullanıcıya, anlatıyı hedefe götürmek üzere akıllıca seçilmişsorular sorulur ve kullanıcının yaptığı seçimler doğrultusunda hikayeyi hedefe doğrutekrar yönlendirir. Dünyanın başlangıç durumu ve hedefleri, görev ağına hakim birSenarist tarafından seçilir. Bu tezde, sunulan GHTN mimarisne Etkileşimli AnlatıPlanlama görevi verilmiştir. Anlatıda kullanılacak görev ağı, `Lala Land` dünyasındanesinlenerek yaratılmış, ve çeşitli başlangıç ve hedef durumları ile sınanmıştır.