Predição de escalações para o jogo CartolaFC utilizando aprendizado de máquina e otimização
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFU |
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Predição de escalações para o jogo CartolaFC utilizando aprendizado de máquina e otimizaçãoPrediction of escalations for CartolaFC fantasy game using machine learning and optimizationCartolaRedes neuraisAlgoritmos genéticosEscalaçãoJogadoresCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::BANCO DE DADOSTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)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.Universidade Federal de UberlândiaBrasilCiência da ComputaçãoFernandes, Márcia Aparecidahttp://lattes.cnpq.br/8946715881289701Martins, Luiz Gustavo Almeidahttp://lattes.cnpq.br/2546751023256424Julia, Rita Maria da Silvahttp://lattes.cnpq.br/8032993126633250Ribeiro, Luis Eduardo da Silva2019-08-14T16:31:55Z2019-08-14T16:31:55Z2019-07-10info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfRIBEIRO, 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.https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/26681porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFU2019-08-15T06:07:13Zoai:repositorio.ufu.br:123456789/26681Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2019-08-15T06:07:13Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false |
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