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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/28141| Tipo do documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Título: | Computação evolutiva aplicada a jogos no estilo presa-predador |
| Autor(es): | Silva, Rafael Melo |
| Primeiro orientador: | Brasil, Christiane Regina Soares |
| Primeiro membro da banca: | Fernandes, Márcia Aparecida |
| Segundo membro da banca: | Lima, Maria Adriana Vidigal de |
| Resumo: | O modelo Presa-Predador representa um problema clássico da literatura. Esse modelo é caracterizado pelos objetivos de captura e fuga, e pode ser encontrado em vários jogos eletrônicos, desde os mais antigos aos mais modernos. Atualmente existe por parte dos jogadores um desejo de que os jogos sejam mais inteligentes e adaptáveis. Neste contexto, a Inteligência Artificial tem sido amplamente aplicada e o uso da Computação Evolutiva e, principalmente, dos Algoritmos Genéticos tem crescido. Neste trabalho é realizado o desenvolvimento de um Algoritmo Genético e de um jogo com modelagem Presa-Predador, com uma relação de cadeia alimentar entre os personagens. O objetivo do trabalho é que a aplicação do Algoritmo Genético para melhorar os atributos dos Non Player Characters gere comportamento adaptativo nestes personagens durante o jogo. |
| Palavras-chave: | Presa-predador Jogos Non player characters Inteligência artificial Algoritmos genéticos |
| Área(s) do CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::MATEMATICA DA COMPUTACAO::MODELOS ANALITICOS E DE SIMULACAO |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Referência: | SILVA, Rafael Melo. Computação evolutiva aplicada a jogos no estilo presa-predador. 2019. 50 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2019. |
| URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/28141 |
| Data de defesa: | 18-Dez-2019 |
| Aparece nas coleções: | TCC - Ciência da Computação |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| ComputaçãoEvolutivaAplicada.pdf | 800.84 kB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
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