TCC - Bacharelado em Sistemas da Informação (Sede)
URI permanente para esta coleçãohttps://arandu.ufrpe.br/handle/123456789/427
Navegar
2 resultados
Resultados da Pesquisa
Item Otimização de equipes em League of Legends utilizando algoritmos genéticos multiobjetivo(2022-06-03) Vieira, Lucas Marsol; Garrozi, Cícero; http://lattes.cnpq.br/0488054917286587O League of Legends, jogo da categoria Multiplayer Online Battle Arena ou MOBA (como é conhecido popularmente), segue sendo um dos jogos eletrônicos que mais pagam em premiação no mundo. Esta categoria se baseia em dois times que se enfrentam em um mapa simétrico com o objetivo de destruir a base adversária. Um dos principais pontos nesse estilo de jogo e mais especificamente no League of Legends é a etapa de seleção de personagens (também conhecidos como campeões), visto que irá guiar a estratégia de cada equipe. Nesta etapa, os jogadores selecionam quais personagens irão utilizar dentro da partida, onde cada personagem possui características e habilidades distintas dos demais. Por envolver diversos fatores no processo de seleção, é considerado um problema complexo que pode ser resolvido com técnicas de busca e inteligência artificial para encontrar as melhores soluções. Neste projeto uma nova abordagem através de Algoritmos Evolucionários Multiobjetivo (MOEA) é apresentada para geração de equipes no jogo. Com o objetivo de estimar a qualidade das equipes geradas, foi conduzida uma pesquisa com um grupo de jogadores. Foram atingidos resultados significantes com essa abordagem, obtendo uma avaliação média de 4.5 para um total de cinco pontos.Item Um algoritmo para geração de Navigation Meshes em mapas bidimensionais homogêneos: uma aplicação no jogo Dragon Age: Origins(2019) Costa, Ingrid Danielle Vilela; Bocanegra, Silvana; http://lattes.cnpq.br/4596111202208863; http://lattes.cnpq.br/6113606913639280Nos cenário dos jogos eletrônicos e, mais recentemente, na robótica, agentes autônomos comumente necessitam resolver repetidamente o problema de busca de menor caminho. Esta necessidade eventualmente pode consumir muitos recursos e demandaotimizações para que estas buscas sejam mais eficientes. Tais otimizações podem in-cluir melhorias nos algoritmos de busca, na representação dos mapas, nas estruturasde dados utilizadas, entre outras. O presente trabalho apresenta uma otimização para algoritmos de busca baseada na redução do tamanho do espaço de busca, através deum algoritmo de geração automática de Navigation Meshes, que são redes de áreas caminháveis de mapas, implicando em redução do espaço de busca e consequen-temente melhoria de tempo de processamento. A geração de Navigation Meshes é um problema ainda sem solução estabelecida. Para avaliar a heurística foram solucionados problemas de caminho mínimo em 156 mapas obtidos de um benchmark. Os caminhos foram determinados pelo algoritmo A* e foram comparadas as soluções no mapa original e no mapa otimizado pela heurística. Foi alcançada uma redução de espaço de busca média de 97,42%, com desvio padrão de 0,026 e a busca teve uma redução marginal média no tempo de execução de 46,76%.