Proposta de um agente para o jogo de dominó de 4 pontas utilizando o algoritmo expectiminimax
| Ano de defesa: | 2015 |
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| Autor(a) principal: | |
| Outros Autores: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Amazonas
Faculdade de Tecnologia Brasil UFAM Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/5010 |
Resumo: | O jogo de dominó é praticado por milhões de pessoas pelo Brasil e no mundo. As pessoas costumam praticar este jogo em reuniões familiares, círculos de amigos e nas universidades. O jogo de dominó não possui uma versão e regras universais, podendo variar de acordo com a região em que é praticado. Apesar de suas diversas variações, este jogo é simples de jogar. O dominó é um jogo de informação incompleta e não determinístico. As incertezas e a característica estocástica o fazem um jogo complexo de solucionar com as metodologias existentes na área de inteligência artificial. Nesse sentido, esta dissertação propõe uma agente para o jogo de dominó de 4 pontas. Esta versão do jogo de dominó é praticada no Amazonas. O agente proposto é baseado no algoritmo de busca expectiminimax com busca parcial. A busca parcial tem como consequência o efeito de horizonte, e para atenuar este efeito será realizada uma busca por fases dentro de uma rodada. Além disso, devido à presença dos eventos de chance nesse jogo será necessária a modelagem probabilística para os mesmos. Neste trabalho foram definidas oito estratégias com profundidades diferentes em cada fase das rodadas. Cada estratégia será testada contra a estratégia básica de jogo e contra o melhor resultado obtido pela estratégia que utiliza algoritmos genéticos. A melhor estratégia deste trabalho obteve 72,04% de vitórias em 5000 partidas, contra a estratégia básica de jogo. Contra a melhor estratégia que utiliza algoritmos genéticos o percentual de vitorias foi de 58,34 %. |