Reinforcement Learning para treino do Pac-Man em Speedrun / Reinforcement Learning for Pac-Man Speedrun Training

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: dos Santos Junior, Emanuel Sales
Data de Publicação: 2019
Outros Autores: Machado, Aline de Oliveira, Macedo, Márcio C. F., dos Santos Souza, Antonio Carlos
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Revista Veras
DOI: 10.34117/bjdv5n11-242
Texto Completo: https://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/4755
Resumo: Os algoritmos de Reinforcement Learning têm o objetivo de melhorar o comportamento do agente em um ambiente específico. Esses algoritmos se mostraram excelentes na melhoria da inteligência artificial em games de diversos gêneros. Nesse trabalho é usado o algoritmo Q-Learning do Reinforcement Learning aplicado no jogo Pac-Man, um dos jogos mais tradicionais que fomentam o desenvolvimento de novos algoritmos para a área de inteligência artificial. O objetivo principal é treinar o Pac-Man para escolher os melhores caminhos e assim terminar o jogo o mais rápido possível, de acordo com o modo de jogo speedrun. Os resultados obtidos por esse trabalho mostraram que foi possível fazer o Pac-Man ter bons resultados no modo speedrun.
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