Dissertação

{en_GB=Ms. Pac-Man vs Ghost Team - A Monte Carlo Tree Search Approach} {} EVALUATED

{pt=Esta tese aborda o problema apresentado pela competição Ms. Pac-Man vs Ghost Team Competition. Esta competição desafia developers em todo o mundo a criarem agentes inteligentes com o objetivo de obter a melhor pontuação possível no jogo Ms. Pac-Man lidando com a observabilidade parcial do ambiente de jogo. A abordagem escolhida foi um algoritmo Monte Carlo Tree Search. No fim, foram desenvolvidos ,testados e comparados dois agentes semelhantes. Ambos alcançaram resultados satisfatórios, atingindo o nível 2 do jogo, e providenciaram melhor compreensão sobre a dificuldade do desafio e possíveis soluções para abordagens futuras. , en=This thesis tackles the problem presented by the Ms. Pac-Man vs Ghost Team Competition. This competition challenges developers around the world to create intelligent agents with the objective of getting the best score possible in the game Ms. Pac-Man while dealing with partial observability of the game environment. The approach taken was a Monte Carlo Tree Search algorithm. In the end, two similar agents were developed, tested and compared. Both achieved satisfactory results, reaching level 2 of the game, and provided great insight into the difficulty of the challenge and possible solutions for future approaches. }
{pt=Monte Carlo Tree Search, Inteligência Artificial, Sistemas Inteligentes, Ms. Pac-Man Vs Ghost Team, en=Monte Carlo Tree Search, Artificial Intelligence, Intelligent Systems, Ms. Pac-Man Vs Ghost Team}

Novembro 29, 2019, 10:30

Orientação

ORIENTADOR

José Alberto Rodrigues Pereira Sardinha

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar