Publicação: Métodos de Inteligência Artificial aplicados em jogos baseados em turnos
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
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Resumo
O mercado de jogos eletrônicos vem crescendo rapidamente, junto com ele, também há uma grande evolução no poder de processamento e das tecnologias que envolvem esse ramo. Isso possibilita que, além de questões gráficas, os jogos possam explorar o uso de técnicas da Inteligência Artificial. A melhoria da tecnologia também possibilita que novos algoritmos sejam investigados em diferentes etapas do desenvolvimento de um jogo. Neste trabalho foram desenvolvidos um algoritmo de aprendizado por reforço, o HAQL, e um Algoritmo Evolutivo para realizar modelagem de jogadores utilizando cinco agentes que possuem objetivos distintos dentro de um jogo baseado em turnos chamado MiniDungeons. As técnicas utilizadas são úteis para serem aplicadas durante o desenvolvimento de jogos, simulando comportamentos de jogadores reais e fazendo com que partes do conteúdo de um jogo possam ser testadas de modo mais rápido e barato. Os resultados obtidos a partir dos experimentos realizados indicam que o algoritmo de aprendizado por reforço foi eficiente em otimizar um objetivo isolado, confirmando resultados mostrados na literatura, enquanto o AE apresentou um conjunto de soluções mais versáteis, buscando otimizar não somente um objetivo específico, aproximando-o mais à realidade de um jogador humano.
Abstract
Palavras-chave
Algoritmos Evolutivos, Evolutionary Algorithms, Aprendizado de Máquina, Machine Learning, Inteligência Artificial, Artificial Intelligence, Aprendizado em Jogos, Learning in Games
Citação
OLIVEIRA, Guilherme Pacheco de. Métodos de Inteligência Artificial aplicados em jogos baseados em turnos. 2018. 81f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2018.