Um sistema de apoio ao jogador para jogos de estratégia em tempo real

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Renato Luiz de Freitas Cunha
Data de Publicação: 2010
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/SLSS-85RK8D
Resumo: Apesar da crescente popularidade dos jogos de Estratégia em Tempo Real (RTS) como plataforma para pesquisa em Inteligência Artificial (IA), os trabalhos tendem a focar na criação de um agente inteligente (ou, neste caso, bot) capaz de ganhar um jogo RTS ou a implementar alguma das competências de um jogador de RTS em algum bot. Outras abordagens usam aprendizado de máquina para aprender regras sobre o domínio do jogo e tentar prever as próximas ações do inimigo. Essas abordagens tendem, no entanto, a ignorar tópicos de pesquisa como o desenvolvimento de agentes de IA que auxiliem o usuário em seus jogos.Este trabalho apresenta uma abordagem para implementação de um agente de IA capaz de auxiliar o jogador através de dicas táticas e de estratégia. Seu objetivo, portanto, é o de estabelecer métricas para avaliar o estado local de jogos RTS, elaborar hipóteses sobre qual é o desempenho atual do usuário, raciocinar sobre formas de melhorar o desempenho do jogador e apresentá-las sob a forma de dicas de estratégia para resolver o problema de melhorar o desempenho do jogador com a restrição de usar informação local, tornando oambiente parcialmente observável.Os resultados obtidos com testes com usuário e de desempenho sugerem que o arcabouço experimental desenvolvido neste trabalho cumpre seus objetivos sem degradar o desempenho de um jogo já existente.
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