| Alunos: |
| Nome: Fabiano Aono |
NUSP: 3680586 |
| Nome: Leandro Aono |
NUSP: 5640042 |
| Supervisor: Prof. Dr. Paulo André Vechiatto de Miranda |
| Tipo de trabalho: Projeto |
Proposta de monografia
Tema: Inteligência Artificial para jogos de estratégia em tempo real
Resumo:
Jogo de
estratégia em tempo real, (RTS:
real-time strategy) é um gênero em que o dois ou mais jogadores disputam o controle sobre um campo de batalha.
Alguns exemplos de jogos famosos deste gênero são: Dune II, Warcraft, Starcraft, Age of Empires, Total Annihilation e Command & Conquer.
Normalmente em um RTS existem duas classes de unidade:
-
Unidade trabalhadora: utilizado para a coleta de recursos e construção dos edifícios. Esta unidade também é conhecida como peão;
-
Unidade de combate: utilizado para ataque e defesa. Para esta classe podem existir diversas outras subclasses de unidades.
De modo geral os edifícios podem ser classificados em dois tipos:
-
Edifício principal: onde são criadas as unidades trabalhadoras e para onde são transportados os recursos coletados;
-
Edifícios de treinamento: onde são criadas as unidades de combate utilizando-se dos recursos coletados.
Esse gênero diferentemente de um jogo de estratégia baseado em turnos, requer uma rapidez maior na tomada de decisões, deste modo,
um jogador bem-sucedido neste gênero deve possuir um alto nível aprendizagem para se adaptar a um ambiente extremamente dinâmico, com boas estratégias.
A partir destas definições pretendemos trabalhar na Inteligência Artificial para este gênero de jogo, utilizando conceitos de diversas áreas da computação. Os testes serão realizados em um simulador que será construído para o trabalho.
Objetivos:
- Desenvolver uma Inteligência Artificial para jogos de estratégia em tempo real;
- Desenvolver um simulador para os testes das estratégias.
Atividades realizadas:
- Avaliação das ferramentas a serem utilizadas no projeto;
- Início da codificação da estrutura básica do simulador;
- Leitura dos artigos [1] e [2].
Cronograma:
| Atividade |
Abr |
Mai |
Jun |
Jul |
Ago |
Set |
Out |
Nov |
| Estudar os conceitos |
X |
X |
X |
X |
|
|
|
|
| Desenvolver aplicação |
|
X |
X |
X |
X |
X |
|
|
| Realizar simulações |
|
|
|
|
X |
X |
|
|
| Elaborar monografia |
|
|
X |
X |
X |
X |
X |
X |
| Elaborar pôster e apresentação |
|
|
|
|
|
|
X |
X |
Estrutura da monografia:
Parte técnica:
- Introdução
- Conceitos e tecnologias estudadas
- Atividades realizadas
- Resultados e produtos obtidos
- Conclusões
- Bibliografia
Parte subjetiva:
- Desafios e frustrações
- Disciplinas relevantes e aplicação dos conceitos estudados no curso
- Próximos passos
Bibliografia:
[1] A. X. Falcão, J. Stolfi, and R. A. Lotufo, 2004, 'The Image Foresting Transform: Theory, Algorithms, and Applications',
IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, v.26, n.1, p19–29.
[2] Yuri Boykov, Vladimir Kolmogorov, 2004, 'An Experimental Comparison of Min-Cut/Max-Flow Algorithms for Energy Minimization in Vision',
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, v.26 n.9, p.1124-1137
[3] http://en.wikipedia.org/wiki/Real-time_strategy
[4] Loki Software, John R. Hall, Loki Software Inc, 2001,
Programming Linux Games, No Starch Press
[5] Jason Darby, 2009,
Going to War: Creating Computer War Games, Cengage Learning PTR
[6] Ian Millington, John Funge, 2009,
Artificial Intelligence for Games, CRC Press
[7] John B. Ahlquist Jr., Jeannie Novak, 2007,
Game Development Essentials: Game Artificial Intelligence, Cengage Learning
[8] M. Tim Jones, 2008,
Artificial Intelligence: A Systems Approach (Computer Science), Jones and Bartlett Publishers, Inc
[9] Philip Sabin, 2012,
Simulating War: Studying Conflict through Simulation Games, Bloomsbury Academic
topo