Título: Aprendizado Por Reforço Em Ambiente De Jogo De Estratégia Em Tempo Real
Autor(es): Alex Rodrigues Felício Júnior
Palavras-chave:
Descrição:
StarCraft, BWAPI, Aprendizado por Reforço
Código: 3669
Atualmente, os jogos de estratégia em tempo real vem crescendo cada vez mais no cenário de jogos, que abre muitos campos para estudos e simulações de algoritmos de Inteligência Artificial pelo fato de ser um jogo dinâmico e de difícil previsão do que poderá acontecer, diferente de um jogo de batalha por turno – é fácil analisar cada um deles. Com isso, o objetivo deste trabalho é
desenvolver um algoritmo de aprendizado de máquina para que o agente consiga aprender a coletar
recursos dentro do ambiente estocástico do jogo StarCraft, visto sua enorme complexidade para ser
jogado por um agente.
Idioma: português
Data de publicação: mai, 2020
Local de publicação: Araras, SP
Orientador: Renato Luciano Cagnin
Instituição: FHO – Fundação Hermínio Ometto
Trabalho de conclusão de curso (graduação)
Dono: admin
Categoria: Genérico
Formato: Documento PDF
Arquivo: TCC_2393_-_Alex_Rodrigues_Felicio_Junior_(RA_78927).pdf
Tamanho: 2807 Kb (2874184 bytes)
Criado: 11-10-2005 14:51
Atualizado: 08-05-2020 15:26
Visitas: 638
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