LS-DRAUGHTS um sistema de aprendizagem de jogos de Damas baseado em algoritmos genéticos, redes neurais e diferenças temporais

dc.contributorJulia, Rita Maria da Silva
dc.contributorhttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4788590Z8
dc.contributorRamalho, Geber Lisboa
dc.contributorhttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4783170J7
dc.contributorOliveira, Gina Maira Barbosa de
dc.contributorhttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4784553Y0
dc.creatorCastro Neto, Henrique de
dc.date2016-06-22T18:32:32Z
dc.date2007-11-30
dc.date2016-06-22T18:32:32Z
dc.date2007-01-26
dc.date.accessioned2023-09-28T20:44:28Z
dc.date.available2023-09-28T20:44:28Z
dc.identifierCASTRO NETO, Henrique de. LS-DRAUGHTS um sistema de aprendizagem de jogos de Damas baseado em algoritmos genéticos, redes neurais e diferenças temporais. 2007. 145 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2007.
dc.identifierhttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/12575
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9057388
dc.descriptionThis objective of this work is to propose a Learning System Draughts, LS-Draughts, that aims, through the Genetic Algorithm (GA), to generate automatically, a set of minimal features which are necessary and essential to a game of Draughts in order to optimizes the training of a player agent that learns to play Draughts. The learning method of this agent consists in approaching a Neural Network MLP through Reinforcement Learning TD(λ) along with the minimax search, with the mapping of the gam board NET-FEATUREMAP (done according to the features generated by the GA) and with the training process of self-play with cloning. The goal of the agent s self-learning, without any expert game analysis, is to allow an intelligent system to learn to play Draughts through its own experience. Such learning process is analogous to the process used by the NeuroDraughts system proposed by Mark Lynch. However, the LS-Draughts expands to NeuroDraughts as it generates automatically an effective and concise set of features of the NET-FEATUREMAP mapping, so that, the last one, uses a fixed and manually defined se of features. A tournament was promoted between the best player obtained by the LS-Draughts and the best available player of the LS-Draughts. The tournament s results, won by the player of the LS-Draughts, shows the fact that the GA represents and important improvement tool in these automatic players general performance.
dc.descriptionMestre em Ciência da Computação
dc.descriptionO objetivo deste trabalho é propor um Sistema de Aprendizagem de Damas, LS-DRAUGHTS, que visa, por meio da técnica dos Algoritmos Genéticos (Ags), gerar, automaticamente, um conjunto de características mínimas necessárias e essenciais de um jogo de Damas, de forma a otimizar o treino de um agente jogador que aprende a jogar Damas. A aprendizagem deste agente consiste em aproximar uma rede neural MLP através do método de Aprendizagem por Reforço RD(λ) aliado com a busca minimax, com o mapeamento de tabuleiro NET-FEATUREMAP (feito a partir das características geradas pelo AG) e com a técnica de treinamento por self-play com clonagem. O objetivo da auto-aprendizagem do agente, sem Ter que recorrer a uma base de jogos de especialistas, é permitir que um sistema inteligente aprenda a jogar Damas pela sua própria experiência. Tal processo de aprendizagem é análogo ao processo utilizado pelo sistema NeuroDraughts proposto por Mark Lynch. Contudo, o LS-DRAUGHTS expande o NeuroDraughts ao fazer a geração automática de um conjunto eficaz e resumido de características do mapeamento NET-FEATUREMAP, ao passo que, o último, utiliza um conjunto fixo e definido manualmente. Foi efetuado um torneio entre o melhor jogador obtido pelo LS-DRAUGHTS e o melhor jogador de Mark Lynch disponível. Os resultados do torneio, vencido pelo jogador do LS-DRAUGHTS, evidenciam o fato de o AG representar uma importante ferramenta de melhoria no desempenho geral desses jogadores automáticos.
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/pdf
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândia
dc.publisherBR
dc.publisherPrograma de Pós-graduação em Ciência da Computação
dc.publisherCiências Exatas e da Terra
dc.publisherUFU
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectAprendizagem automática
dc.subjectAprendizagem de máquina
dc.subjectAprendizagem incremental
dc.subjectAprendizagem por reforço
dc.subjectComputação evolutiva
dc.subjectAlgoritmo genético
dc.subjectRedes neurais
dc.subjectBusca minimax
dc.subjectAprendizagem por diferenças temporais
dc.subjectTeoria dos jogos
dc.subjectDamas
dc.subjectAprendizado do computador
dc.subjectAlgoritmos genéticos
dc.subjectInteligência artificial
dc.subjectAutomatic learning
dc.subjectMachine learning
dc.subjectIncremental learning
dc.subjectReinforcement learning
dc.subjectEvolutionary computation
dc.subjectGenetic algorithm
dc.subjectNeural network
dc.subjectMinimax search
dc.subjectTemporal diference learning
dc.subjectGame theory
dc.subjectDraughts
dc.subjectCheckers
dc.subjectCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
dc.titleLS-DRAUGHTS um sistema de aprendizagem de jogos de Damas baseado em algoritmos genéticos, redes neurais e diferenças temporais
dc.typeDissertação


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