Reinforcement learning for macro-management in the microrts game

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: Urbano, Rafael Gasparin, 1992-
Orientador(a): Menotti, David, 1978-
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://hdl.handle.net/1884/65965
Resumo: Orientador: David Menotti Gomes
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spelling Urbano, Rafael Gasparin, 1992-Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em InformáticaMenotti, David, 1978-2021-06-21T19:25:32Z2021-06-21T19:25:32Z2019https://hdl.handle.net/1884/65965Orientador: David Menotti GomesDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa : Curitiba, 26/09/2019Inclui referências: p. 42-44Área de concentração: Ciência da ComputaçãoResumo: Nesta dissertacao, apresentamos uma proposta para a aplicacao de tecnicas de aprendizado por reforco em jogos de estrategia em tempo real para aprender estrategias de macro-gerenciamento. Esta proposta tem como objetivo colocar tecnicas comumente usadas em outros tipos de aplicacoes e mostrar como elas sao mais rapidas e eficientes do que outras tecnicas usadas neste campo. Para a implementacao, usamos um jogo chamado MicroRTS, que tem as caracteristicas minimas para ser considerado um jogo de Estrategia em Tempo Real e foi desenvolvido para avaliar implementacoes de inteligencia artificial sem precisar lidar com um jogo completo como StarCraft ou Wargus imediatamente. Palavras-chave: Aprendizado de Maquina, Aprendizado por reforco, MicroRTS.Abstract: In this dissertation, we present a proposal for applying reinforcement learning techniques in Real Time Strategy games to learn macro-management strategies. This proposal aims to put techniques that are commonly used in other types of applications and show how it is faster and more efficient than other techniques used in this field. For the implementation, we use a game called MicroRTS, which has the minimal characteristics to be considered an RTS game and was developed to evaluate Artificial Intelligence implementations without having to deal with a full game like StarCraft or Wargus immediately. Keywords: Machine Learning, Reinforcement Learning, MicroRTS, Macro-management44 p. : il.application/pdfAprendizado do computadorInteligência artificialCiência da ComputaçãoReinforcement learning for macro-management in the microrts gameinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisengreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - D - RAFAEL GASPARIN URBANO.pdfapplication/pdf1378098https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/65965/1/R%20-%20D%20-%20RAFAEL%20GASPARIN%20URBANO.pdf17146fcccb9aa1abd49108f3b81d6f1bMD51open access1884/659652021-06-21 16:25:32.858open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/65965Repositório InstitucionalPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestinformacaodigital@ufpr.bropendoar:3082021-06-21T19:25:32Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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