Uma arquitetura de uso geral baseada em planejamento probabilístico para agentes completos em jogos de estratégia em tempo real

A general purpose architecture based on probabilistic planning for full agents in real-time strategy games

dc.contributorLopes, Carlos Roberto
dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/6737493567462425
dc.contributorSilva, Flávio Soares Corrêa da
dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/8571722708574643
dc.contributorChaimowicz, Luiz
dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/4499928813481251
dc.contributorFernandes, Márcia Aparecida
dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/8946715881289701
dc.contributorJulia, Rita Maria da Silva
dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/8032993126633250
dc.creatorNaves, Thiago França
dc.date2017-12-26T18:25:09Z
dc.date2017-12-26T18:25:09Z
dc.date2017-10-27
dc.date.accessioned2023-09-28T20:40:28Z
dc.date.available2023-09-28T20:40:28Z
dc.identifierNAVES, Thiago França. Uma arquitetura de uso geral baseada em planejamento probabilístico para agentes completos em jogos de estratégia em tempo real. 2017. 183 f. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2017.
dc.identifierhttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/20111
dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.14393/ufu.te.2017.13
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9056039
dc.descriptionReal-time Strategy games, also known as RTS games, are characterized by acting in a dynamic environment, with uncertainties and various resources to be managed. This genre of games becomes a great testbed domain for artificial intelligence (AI) algorithms, in particular using planning and decision-making approaches, which are active AI research topics. This work aims to propose the development of a complete player agent for RTS games. In order for the agent to be considered complete, there are several tasks that it must perform, such as: data modeling between disputed matches; decision-making under uncertainty; resource management; planning against the opponent in real time; scheduling of actions. Thus, for the complete implementation of a successful player agent, an integrative approach is needed, which manages such tasks at different levels of abstraction. Among the main works in the field of RTS games, there are few references that propose an integrative approach, since the vast majority use only techniques based on predefined scripts or conditional rules. Thus, this thesis proposes a new approach, based on probabilistic planning, for complete control of players agents in RTS. This approach is proposed under an architecture that operates with sequential data mining algorithms, prediction trees; partially observable Markov decision process (POMDP), reactive planning and scheduling of actions. The approach manages all the tasks of the game with compatible answers, considering the real-time restrictions of these games. To validate the proposal, experiments against other agents, human players, with performance and quality tests are performed, and their results discussed.
dc.descriptionCAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
dc.descriptionTese (Doutorado)
dc.descriptionJogos de Estratégia em Tempo Real, também conhecidos como jogos RTS, são caracterizados por atuar em um ambiente dinâmico, com incertezas e vários recursos a ser gerenciados. Esse gênero de jogos torna-se um ótimo domínio de testes para algoritmos de inteligência artificial (IA), em especial utilizando abordagens de planejamento e tomada de decisão, que são tópicos ativos de pesquisa em IA. Este trabalho tem por objetivo propor o desenvolvimento de um agente jogador completo para jogos RTS. Para que o agente seja considerado completo, existem várias tarefas que ele deve executar, como: modelagem de dados entre partidas disputadas; tomada de decisão sob incerteza; gerenciamento de recursos; planejamento contra o adversário em tempo real; escalonamento de ações. Desse modo, para a implementação completa de um agente jogador que obtenha sucesso, é necessária uma abordagem integradora, que gerencie tais tarefas em diferentes níveis de abstração. Dentre os principais trabalhos no domínio de jogos RTS, são poucas as referências que propõem uma abordagem integradora, pois a grande maioria utiliza apenas técnicas apoiadas em scripts predefinidos ou regras condicionais. Assim, esta tese propõe uma nova abordagem, baseada em planejamento probabilístico, para controle completo de agentes jogadores em RTS. Essa abordagem é proposta sob uma arquitetura que opera com algoritmos de mineração de dados sequenciais, árvores de predição; processo de decisão de Markov parcialmente observável (POMDP), planejamento reativo e escalonamento de ações. A abordagem consegue gerenciar todas as tarefas do jogo com respostas compatíveis, considerando as restrições de tempo real desses jogos. Para validar a proposta, experimentos contra outros agentes, jogadores humanos, com testes de performance e qualidade são executados, e seus resultados discutidos.
dc.formatapplication/pdf
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândia
dc.publisherBrasil
dc.publisherPrograma de Pós-graduação em Ciência da Computação
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectPOMDP
dc.subjectPOMDP.
dc.subjectTomada de Decisão
dc.subjectDecision Making
dc.subjectPlanejamento
dc.subjectPlanning
dc.subjectMineração de Dados Sequencial
dc.subjectSequential Pattern Mining
dc.subjectAções
dc.subjectActions
dc.subjectJogos RTS
dc.subjectRTS Games
dc.subjectInteligência Artificial
dc.subjectArtificial Intelligence
dc.subjectCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO
dc.titleUma arquitetura de uso geral baseada em planejamento probabilístico para agentes completos em jogos de estratégia em tempo real
dc.titleA general purpose architecture based on probabilistic planning for full agents in real-time strategy games
dc.typeTese


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