Casos e clusters no desenvolvimento de políticas de reuso para tomada de decisão em jogos de cartas
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Data
2020-03-27Primeiro membro da banca
Müller, Felipe Martins
Segundo membro da banca
Bordini, Rafael Heitor
Metadata
Mostrar registro completoResumo
Este trabalho investiga a combinação de casos e clusters aplicados ao reuso de ações de
jogo (por exemplo, cartas jogadas, apostas efetuadas) presentes em casos recuperados de
uma consulta feita a um agente de Raciocínio Baseado em Casos (CBR) projetado para
jogar cartas. Com o suporte do algoritmo de agrupamento de dados K-MEANS, critérios de
reuso são aplicados a grupos identificados nos casos presentes na base de casos onde as
ações de jogo são relacionadas com o estado em que foram feitas. Inicialmente um critério
é aplicado para escolher o grupo que deve ser acessado. Em seguida, outro critério de reuso
utiliza os casos que pertencem ao cluster selecionado para determinar qual ação de jogo
deve ser reusada como solução para a atual situação de jogo. Esse modelo de reuso em dois
passos foi implementado em conjunto com diferentes combinações de critérios de reuso
onde as ações e clusters foram escolhidos por meio do reuso da maioria, escolha da ação /
cluster por métodos aleatórios onde as probabilidades de cada ação ser sorteadas são
previamente computadas, ações / clusters com maior probabilidade de vitória, ou escolha
do cluster ou grupo que proporciona maior ganho de pontos. Para avaliar essas propostas,
agentes virtuais implementados com diferentes políticas de reuso foram submetidos a
diferentes testes. Para a completa validação da proposta, este trabalho apresenta as
abordagens utilizadas em todas as etapas do ciclo CBR (recuperação, reuso, revisão,
retenção).
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