Navegando por Autor "Santos, Victor Henrique dos"
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TCC Experimentos com Aprendizado por Reforço em Cenário de Combate de StarCraft(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2017-06) Santos, Victor Henrique dos; Madeira, Charles Andryê Galvão; Madeira, Charles Andrey Galvão; Medeiros Martins, Allan de; Costa Abreu, Márjory Cristiany daCom o intuito de melhorar a inteligência artificial (IA) dos jogos de estratégia em tempo real (RTS), a comunidade internacional de IA tem incentivado pesquisas no contexto de diversas problemáticas encontradas nos ambientes deste gênero de jogos. Isto se deve ao fato que os jogos de RTS oferecem aos pesquisadores um excelente laboratório devido à complexidade e dinamicidade da simulação de campos de batalha realistas, controláveis e observáveis. Estes ambientes, tais como o do jogo StarCraft, que é um benchmark da comunidade internacional de IA, requerem soluções bastante complexas de tomada de decisão envolvendo problemáticas tais como a gestão de recursos, o tratamento da incerteza, a colaboração e coordenação dos personagens, o aprendizado e modelagem de adversários, entre outros, de forma que um exército alcance o seu objetivo da melhor maneira. Neste aspecto, o presente trabalho se propõe a analisar e aperfeiçoar a aplicação de técnicas de aprendizado por reforço em um cenário simplificado de combate de StarCraft, tendo como base um trabalho publicado na IEEE Conference on Computational Intelligence and Games, através da experimentação de diversos parâmetros de aprendizado e exploração, assim como um incremento no modelo original de representação do ambiente utilizado no trabalho publicado. Os resultados obtidos através dos experimentos realizados apresentaram uma melhoria significativa na eficiência e na qualidade do aprendizado que refletiu em um acréscimo no número médio de vitórias da estratégia aprendida no ambiente simulado.