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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/26681| Tipo do documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Título: | Predição de escalações para o jogo CartolaFC utilizando aprendizado de máquina e otimização |
| Título(s) alternativo(s): | Prediction of escalations for CartolaFC fantasy game using machine learning and optimization |
| Autor(es): | Ribeiro, Luis Eduardo da Silva |
| Primeiro orientador: | Fernandes, Márcia Aparecida |
| Primeiro membro da banca: | Martins, Luiz Gustavo Almeida |
| Segundo membro da banca: | Julia, Rita Maria da Silva |
| Resumo: | O CartolaFC é um jogo no qual é possível realizar a escalação de times virtuais com base nos jogadores e técnicos da série A do campeonato brasileiro de futebol. Nesse sentido, o trabalho utiliza técnicas de aprendizado de máquina e otimização para predição de escalações no CartolaFC. Inicialmente, foi realizado o pré-processamento da base de dados obtida para o desenvolvimento do trabalho. Posteriormente, foi realizada uma análise estatística para identificação de classes de jogadores baseado em boxplots. Além disso, foi modelada uma rede neural perceptron para realizar a classificação dos jogadores baseada nas classes definidas na etapa anterior, utilizando para treinamento os dados de 2014 a 2018 e as rodadas 6 e 7 do ano de 2019 do campeonato brasileiro para testes. Finalmente foi construído um algoritmo genético responsável por escalar os times, levando em consideração restrições de patrimônio disponível para escalação e esquema tático. Os resultados do trabalho sugerem que o limite de patrimônio disponível para escalação influencia na qualidade dos times escalados e que a utilização de um algoritmo genético no processo de escalação consegue evoluir a qualidade dos times escalados à medida que as gerações se passam. |
| Palavras-chave: | Cartola Redes neurais Algoritmos genéticos Escalação Jogadores |
| Área(s) do CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::BANCO DE DADOS |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Referência: | RIBEIRO, Luis Eduardo da Silva. Predição de escalações para o jogo CartolaFC utilizando aprendizado de máquina e otimização. 2019. 88 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2019. |
| URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/26681 |
| Data de defesa: | 10-Jul-2019 |
| Aparece nas coleções: | TCC - Ciência da Computação |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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| PredicaoEscalacoesJogo.pdf | Dissertação | 23.35 MB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
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