Redes neurais profundas na computação de heurísticas para algoritmos de busca de caminhos em mapas virtuais contendo elevação e inclinação
Resumo
Redes neurais profundas e algoritmos de busca de caminhos (pathfinding) têm sido investigados
na área de Inteligência Artificial (IA). Apesar disso, essas áreas de pesquisa
ainda requerem uma maior integração, principalmente visando a proposta de algoritmos
de pathfinding que exploram informações de relevo nas computações de rotas com menores
distâncias e custos topográficos. Este trabalho emprega técnicas de redes neurais
profundas na construção de funções heurísticas utilizadas na otimização de algoritmos de
pathfinding que exploram elevação e inclinação representadas em mapas virtuais de grandes
dimensões. Experimentos compararam tais heurísticas com a heurística tradicional na
execução do algoritmo de pathfinding A . Resultados mostraram que o emprego de redes
neurais profundas pode reduzir o custo computacional do algoritmo de pathfinding em mapas
virtuais contendo informações topográficas.
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