- Polis Educacional

ENGENHARIAS E TECNOLOGIAS - Computação e Informática
ANÁLISE DE ESTRATÉGIAS INTELIGENTES EM UM AMBIENTE DE
COMPETIÇÃO DE ROBÔS
Autor: ANDRÉ LOURENÇO PEDROSO
Instituição: Faculdade de Jaguariúna
Orientador: Ricardo Menezes Salgado
Resumo
Na atualidade a inteligência artificial (IA) têm sido aplicada em diversos ramos da ciência
obtendo resultados promissores. O presente trabalho busca aplicar os conceitos de IA em
jogos inteligentes de estratégias. O ambiente escolhido para realizar os testes e
simulação é o RoboCode, desenvolvido e mantido pela Alphaworks IBM. Os resultados
obtidos mostram que o robô desenvolvido se tornou competitivo, apresentando bom
desempenho.
Introdução
Uma abordagem interessante para utilização da IA em games são os ambientes de jogos
de estratégia em tempo real (Real Time Strategy - RTS). Nessa abordagem, para que o
jogo se torne mais interessante, os oponentes devem agir de forma imprevisível e
aparentemente inteligente, ou seja, interagir com o ambiente no qual estão inseridos
definindo estratégias que os tornem competitivos e adaptados ao meio. Esse trabalho
utiliza o programa de simulação de batalhas entre robôs RoboCode para o
desenvolvimento e analise de um agente baseado em Sistemas Especialistas.
Objetivos
Desenvolver um robô inteligente baseado em Sistemas Especialistas, que seja capaz de
interagir em um ambiente com grande grau de aleatoriedade. Para avaliar desempenho
do robô proposto, está sendo utilizado um simulador de competição de batalhas
RoboCode.
Metodologia
A metodologia utilizada para o desenvolvimento do robô proposto é baseada na
construção de uma base de conhecimento (regras de ataque/defesa) que possibilitem o
robô definir qual é o tipo de comportamento que resultará em um melhor desempenho
com base em um determinado estimulo recebido pelo ambiente.
Desenvolvimento
O robô inteligente foi desenvolvido utilizando uma base de conhecimento que executa
ações a partir dos estímulos recebidos do ambiente. Buscar a posição mais segura no
campo, afastar do oponente definido como mais forte e atacar o oponente somente
quando as chances de sucesso forem altas, são alguns exemplos das estratégias
implementadas na base de conhecimento para que o robô alcance o melhor resultado em
relação aos seus oponentes.
Resultados Preliminares
Nos testes realizados até o presente momento pode-se perceber que o robô desenvolvido
obteve um bom desempenho em relação aos oponentes, mesmo com estratégias ainda
em desenvolvimento.
Após a realização dos testes concluiu-se também que a aleatoriedade presente no
ambiente RoboCode se constitui em nova variável de análise, uma vez que influencia no
comportamento e no desempenho dos agentes, que dependendo de sua posição inicial
podem encontrar-se em desvantagem em relação a seus oponentes.
Fontes Consultadas
Alphaworks IBM. Robocode. http://www.alphaworks.ibm.com/tech/robocode - Acessado
em 28/09/2007.
HONG, Jin-Hyuk e CHO, Sung-Bae. Evolution of Emergent Behaviors for Shooting Game
Characters in Robocode. Evolutionary Computation, CEC2004, jun. 2004.
Giarratano , Joseph e Riley, Gary. Expert Systems, Principles and Programming. PWS
Pub. Co,1998.
RUSSEL, S. J. e NORVIG, P. Inteligência Artificial: tradução da segunda edição. Rio de
Janeiro: Elsevier, 2004.