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Previous issue date: 2014-03-28 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Electronic games and, in particular, real-time strategy (RTS) games, are
increasingly seen as viable and important fields for artificial intelligence research
because of commonly held characteristics, like the presence of complex environments,
usually dynamic and with multiple agents. In commercial RTS games, the computer
behavior is mostly designed with simple ad hoc, static techniques that require manual
definition of actions and leave the agent unable to adapt to the various situations it may
find. This approach, besides being lengthy and error-prone, makes the game relatively
predictable after some time, allowing the human player to eventually discover the
strategy used by the computer and develop an optimal way of countering it. Using
machine learning techniques like reinforcement learning is a way of trying to avoid this
predictability, allowing the computer to evaluate the situations that occur during the
games, learning with these situations and improving its behavior over time, being able
to choose autonomously and dynamically the best action when needed. This work
proposes a modeling for the use of SARSA, a reinforcement learning technique, applied
to combat situations in RTS games, with the goal of allowing the computer to better
perform in this fundamental area for achieving victory in an RTS game. Several tests
were made with various game situations and the agent applying the proposed modeling,
facing the game's default AI opponent, was able to improve its performance in all of
them, developing knowledge about the best actions to choose for the various possible
game states and using this knowledge in an efficient way to obtain better results in later
games / Jogos eletrônicos e, em especial, jogos de estratégia em tempo real (RTS), são
cada vez mais vistos como campos viáveis e importantes para pesquisas de inteligência
artificial por possuírem características interessantes para a área, como a presença de
ambientes complexos, muitas vezes dinâmicos e com múltiplos agentes. Nos jogos RTS
comerciais, o comportamento do computador é geralmente definido a partir de técnicas
ad hoc simples e estáticas, com a necessidade de definição manual de ações e a
incapacidade de adaptação às situações encontradas. Esta abordagem, além de demorada
e propícia a erros, faz com que o jogo se torne relativamente previsível após algum
tempo, permitindo ao jogador eventualmente descobrir a estratégia utilizada pelo
computador e desenvolver uma forma ótima de enfrentá-lo. Uma maneira de tentar
combater esta previsibilidade consiste na utilização de técnicas de aprendizagem de
máquina, mais especificamente do aprendizado por reforço, para permitir ao
computador avaliar as situações ocorridas durante as partidas, aprendendo com estas
situações e aprimorando seu conhecimento ao longo do tempo, sendo capaz de escolher
de maneira autônoma e dinâmica a melhor ação quando necessário. Este trabalho
propõe uma modelagem para a utilização de SARSA, uma técnica do aprendizado por
reforço, aplicada a situações de combate em jogos RTS, com o objetivo de fazer com o
que o computador possa se portar de maneira mais adequada nessa área, uma das mais
fundamentais para a busca da vitória em um jogo RTS. Nos testes realizados em
diversas situações de jogo, o agente aplicando a modelagem proposta, enfrentando o
oponente padrão controlado pela IA do jogo, foi sempre capaz de melhorar seus
resultados ao longo do tempo, obtendo conhecimento acerca das melhores ações a
serem tomadas a cada momento decisório e aproveitando esse conhecimento nas suas
partidas futuras
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.biblioteca.ufpb.br:tede/6128 |
| Date | 28 March 2014 |
| Creators | Botelho Neto, Gutenberg Pessoa |
| Contributors | Siebra, Clauirton de Albuquerque |
| Publisher | Universidade Federal da Paraíba, Programa de Pós-Graduação em Informática, UFPB, BR, Informática |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB, instname:Universidade Federal da Paraíba, instacron:UFPB |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 4679641312648529202, 600, 600, 600, 600, 7879657947546587587, 3671711205811204509, 2075167498588264571 |
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