Disciplina

Área

Área Científica de Inteligência Artificial > Tecnologia de Inteligência Artificial

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Nível

A cadeira será avaliada exclusivamente com base em 2 ou 3 projectos e um caso de estudo. Cada um dos projectos da cadeira corresponde a implementar técnicas/algoritmos lecionados na cadeira, e adaptá-los a um dado cenário de jogo simplificado. No caso de estudo, os alunos deverão analisar um jogo já existente (ou propor um novo jogo), descrevendo as técnicas de IA utilizadas nesse jogo em particular, e sugerir alterações ou adição de novos mecanismos de IA que permitam melhorar o jogo.

Tipo

Não Estruturante

Regime

Semestral

Carga Horária

1º Semestre

3.0 h/semana

1.5 h/semana

147.0 h/semestre

Objectivos

1. Reconhecer as diferenças entre a IA tradicional e aplicação de técnicas de IA ao desenvolvimento de Jogos de Computador, onde outros factores como a jogabilidade são mais importantes que a inteligência do adversário. 2. Conhecer os problemas práticos do desenvolvimento de IA para Jogos de Computador, bem como as diferentes vertentes das técnicas aplicadas em Jogos de Computador comerciais. 3. Saber desenhar e construir um sistema de IA para um jogo de computador, qualquer que seja o seu estilo: acção, desporto, estratégia, narrativa, etc.

Programa

1. Visão Geral IA para Jogos. A falácia da complexidade. O papel da IA na experiência de jogo do jogador. Considerações acerca das limitações temporais e de memória. O motor de IA para jogos. Competições de IA para Jogos. 2. Procura de caminhos mais curtos. Grafo de caminhos. Dijkstra. A*. Aperfeiçoar o A*. Representação de mundos. Procura de caminhos hierárquica. Procura de caminhos em tempo real. Planeamento de movimento. 3. Movimento. Conceitos fundamentais de algoritmos de Movimento. Algoritmos de movimento “Kinematicos”. Comportamentos de condução. Utilização de Física para predição. Movimento coordenado. Controlo motor. 4. Decisão. Árvores de decisão. Máquinas de estado. Árvores de comportamento. Lógica “Fuzzy”. Comportamento baseado em objectivos. Sistemas baseados em regras. 5. IA para tácticas e estratégia. Tácticas com pontos de localização. Análise Táctica. Procura de caminhos táctica. Acções coordenadas. 6. Aprendizagem em Jogos. Conceitos fundamentais de aprendizagem. Modificação de Parâmetros. Predição de acções. Aprendizagem de decisões. Classificador “Naive Bayes”. Modelação do utilizador. 7. Jogos de Tabuleiro. Algoritmo minimax. Tabelas de transposição. Algoritmos de teste com memória. Jogos de estratégia baseados em turnos. 8. Desenhar IA para Jogos. Como desenhar a IA de um Jogo. Jogos de tiros. Jogos de condução. Jogos de estratégia em tempo real. Jogos de desporto. Jogos de estratégia baseados em turnos. 9. Utilização de IA em Narrativa Interactiva.

Metodologia de avaliação

A cadeira será avaliada exclusivamente com base em 2 ou 3 projectos e um caso de estudo. Cada um dos projectos da cadeira corresponde a implementar técnicas/algoritmos lecionados na cadeira, e adaptá-los a um dado cenário de jogo simplificado. No caso de estudo, os alunos deverão analisar um jogo já existente (ou propor um novo jogo), descrevendo as técnicas de IA utilizadas nesse jogo em particular, e sugerir alterações ou adição de novos mecanismos de IA que permitam melhorar o jogo.

Bibliografia

Principal

Artificial Intelligence for Games, 2nd edition

Ian Millington and John Funge

2009

Elsevier


Secundária

AI Game Programming Wisdom

Edt. Steve Rabin

2002

Charles River Media


AI Game Programming Wisdom 2

Edt. Steve Rabin

2003

Cengage Learning


AI Game Programming Wisdom 3

Edt. Steve Rabin

2006

Cengage Learning


AI Game Programming Wisdom 4

Edt. Steve Rabin

2008

Charles River Media