Dissertação
Cooperation through Reinforcement Learning in a Collaborative Game EVALUATED
Este trabalho tem como objectivo criar agentes que consigam trabalhar em conjunto com outros companheiros de equipa anteriorment desconhecidos e sem qualquer coordenação \textit{a priori} para o jogo colaborativo Geometry Friends. Começando com um agente para o personagem círculo do jogo, o trabalho passa por continuar o desenvolvimento do agente existente, que usa um processo de aprendizagem para ir melhorando o seu comportamento. Este processo passa por uma análise dos seus vários componentes, fazendo ajustes sempre que necessário e possível para melhorar o desempenho. Estes mechanismos são depois extrapolados para o personagem do jogo, o retângulo, adaptando sempre que necessário para os problemas específicos que o outro personagem encontra. Depois de os dois agentes estarem desenvolvidos, o trabalho focou-se nos problemas de coordenação entre os agentes e nas dificuldades que a implementação apresenta na extensão dos agentes para os problemas cooperativos. Durante as várias fases de desenvolvimento os agentes vão sendo testados para averiguar o impacto que as alterações têm no desempenho dos agentes. Os testes levantam algumas preocupações sobre o funcionamento interno dos agentes, que não parecem seguir o processo de aprendizagem como seria esperado. Os testes sugerem que o funcionamento interno dos agentes traga algumas incompatibilidades com o comportamento pretendido, vsito que limitam o comportamento que pode ser acrescentado aos agentes. Apesar de haver uma melhoria do desempenho do círculo, o desempenho do retângulo e em situações cooperativas fica aquém das expectativas.
novembro 4, 2015, 14:30
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Departamento de Engenharia Informática (DEI)
Professor Auxiliar
