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Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 1.444: "Avaliação de Aprendizagem de Agentes Baseados em Sistemas Classificadores para Jogos Digitais"

O aluno Denys Lins de Farias irá defender seu trabalho dia 4 de setembro, às 15h, no Auditório Início: 04/09/2014 às 15:00 Término: 04/09/2014 às 17:00 Local: Auditório do CIn

Pós-Graduação em Ciência da Computação - UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 1.444
 
Aluno: Denys Lins de Farias
Orientador: Prof. Geber Lisboa Ramalho
Título: Avaliação de Aprendizagem de Agentes Baseados em Sistemas Classificadores para Jogos Digitais
Data: 04/09/2014
Hora/Local: 15h - Auditório
Banca Examinadora:
Prof. Sérgio Ricardo de Melo Queiroz (UFPE / CIn)
Prof. André Maurício Cunha Campos (UFRN / Informática e Matemática Aplicada)
Prof. Geber Lisboa Ramalho (UFPE / CIn)
 
RESUMO:
 
Em muitos jogos digitais, a diversão está relacionada com o nível de desafio proposto, que pode depender do comportamento dos agentes que enfrentarão o jogador humano. Diversas pesquisas têm sido feitas para propor modelos de agentes adaptativos que dinamicamente modificam seu comportamento para atuar em um nível similar ao do jogador. Porém, eles tendem a ser ultrapassados conforme os jogadores ganham mais experiência.
Nesse sentido, investigamos a construção de um agente adaptativo baseado em sistemas classificadores, mais especificamente a versão XCS. O algoritmo implementado é configurado com a técnica de otimização F-Race para superar a dificuldade de parametrização. Tendo como estudo de caso um jogo de luta, foram conduzidos experimentos cujos resultados indicam que abordagem é viável e que ela tem certas vantagens (capacidade de exibir alto desempenho no longo prazo ou contra agentes de comportamento mais previsível) e certas desvantagens (parametrização, instabilidade de comportamento no curto prazo e dificuldade contra adversários imprevisíveis).
 
Palavras-chave: Sistemas Classificadores, Agentes Adaptativos, Jogos Digitais, Configuração Automática de Parâmetros 
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