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Dissertação

Learning User Profiles for Automatic Test of Games EVALUATED

Detalhes: Com o aumento da complexidade dos jogos de video, está cada vez mais difícil e caro, testar todas as componentes do jogo de forma a garantir a sua qualidade. Para resolver esse problema, a indústria está se movendo em direcção à automação do processo de teste. Esta tese tem como foco o desenvolvimento de um agente que terá a capacidade de testar diferentes recursos de um jogo. Além dessa capacidade, nosso agente poderá demonstrar diferentes tipos de comportamento durante o jogo. Esses comportamentos geralmente são gerados através da utilização de funções ou heurísticas, estas são criadas manualmente pelos designers do jogo. Em vez desse método, propomos uma alternativa em que os comportamentos serão gerados com base na observação de um jogador, desta forma vamos criar perfis mais semelhantes ao comportamento humano do jogador. O que conseguimos aqui foi a criação de um agente que foi capaz de jogar diferentes níveis de um jogo, que ele aprendeu apenas com as observações dos jogadores. Ele foi até capaz de jogar um nível que ele nunca havia visto antes, e ele não precisou de nenhum treino extra.
Keywords: Perfis de jogadores, Aprendizagem por Reforço Inverso, Teste Automatizado, Entropia Máxima, Aprendizagem

Discussão: novembro 18, 2021, 13:0