Uma comparação entre abordagens de IA para o jogo Risk
Resumen
Ao longo das últimas décadas, jogos têm se provado ótimos ambientes para testes na
área de inteligência artificial por possuírem regras bem definidas e métodos claros de avaliação.
Por isso, esta monografia propõe o desenvolvimento, análise e comparação de
agentes para o jogo Risk, um famoso jogo de estratégia de tabuleiro baseado em turnos,
visando assim, o avanço na área de inteligência artificial. Para isso, os seguintes métodos
serão propostos para a construção de quatro agentes: heurística e busca em árvore Monte
Carlo. Os agentes irão se enfrentar em partidas de dois jogadores, documentando-se a
porcentagem de vitórias dos bots contra cada um de seus adversários e o número médio
de tropas pertencentes a cada agente no final do jogo. A expectativa é que sejam identificadas
as vantagens, desvantagens e a eficiência de cada modelo de treino, chegando
assim à conclusão de qual agente tem melhor desempenho.
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