Dissertação

Creating AI bots in DOTA2 EVALUATED

Recentemente, tem ocorrido uma quantidade considerável de pesquisa sobre a aplicação de Machine Learning ao DotA2 e a outros jogos do mesmo género, sendo caracterizados por ambientes complexos, com vastos espaços de estados, onde a tomada de decisão tem de ser realizada a tempo real, frequentemente em situações de incerteza. Este trabalho foca-se no desenvolvimento de um sistema de reconhecimento, baseado em aprendizagem supervisionada, com o objectivo de classificar decisões estratégicas tomadas ao longo dos primeiros 15 minutos de cada partida de DotA2. Os principais passos envolvidos são: a definição das classes padrão, seleção e extração de atributos, coleção de amostras de jogabilidade humana de alta habilidade para treino e teste e a aprendizagem de um classificador baseado em redes neuronais, capaz de identificar as estratégias correctas a ser aplicadas a cada momento de jogo. Quaisquer possíveis integrações deste trabalho com a plataforma de agentes do jogo, são também exploradas. O objectivo principal é utilizar o modelo desenvolvido para melhorar o processo de decisão estratégico dos agentes artificiais existentes no jogo. A solução é avaliada através de métricas como a precision, recall e f-measure, entre outras, que ditam o desempenho geral do nosso modelo. Resultados demonstram que o classificador desenvolvido é consideravelmente melhor que qualquer outro modelo que realize classificações aleatórias. Este documento alerta também para outros problemas que continuam por resolver: a falta de uma integração de modelos de Inteligência Artificial com a plataforma de jogo e a não-existência de métodos de anotação automática para estratégias do DotA2.
Inteligência Artificial, Estratégia em tempo real, Arena de Batalha Multi-jogador Online, Aprendizagem de máquinas, Aprendizagem Supervisionada, Desenvolvimento de Agentes

Novembro 5, 2018, 16:30

Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente

Orientação

ORIENTADOR

Carlos António Roque Martinho

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

João Miguel De Sousa de Assis Dias

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar