Aprendizado por Reforço sobre Algoritmos em Jogos de Estratégia em Tempo Real

Marcelo Luiz Harry Diniz Lemos

Jogos de estratégia em tempo real são bastante desafiadores para o aprendizado por reforço devido aos seus grandes espaços de estados e ações.  No entanto, existem varias estratégias que foram desenvolvidas com o objetivo de selecionar a melhor ação dado um estado. Neste trabalho, vamos avaliar o  desempenho de um agente que realiza seu aprendizado sobre estas estratégias colocando ele para jogar contra adversários bem consolidados de microRTS.


2019/2 - POC1

Orientador: Luiz Chaimowicz

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