Evolution of reward functions for reinforcement learning applied to stealth games - Mendonça, Matheus Ribeiro Furtado de (2016)
Muitos jogos modernos apresentam elementos que permitem que o jogador complete certos objetivos sem ser visto pelos inimigos. Isso culminou no surgimento de um novo gênero chamado de jogos furtivos, onde a furtividade é essencial. Embora elementos de furtividade sejam muito comuns em jogos modernos, este tema não tem sido estudado extensivamente. Este trabalho aborda três problemas distintos: (i) como utilizar uma abordagem por aprendizado de máquinas de forma a permitir que o agente furtivo aprenda como se comportar adequadamente em qualquer ambiente, (ii) criar um método eﬁciente para planejamento de caminhos furtivos que possa ser acoplado à nossa formulação por aprendizado de máquinas e (iii) como usar computação evolutiva de forma a deﬁnir certos parâmetros para nossa abordagem por aprendizado de máquinas. É utilizado aprendizado por reforço para aprender bons comportamentos que sejam capazes de atingir uma alta taxa de sucesso em testes aleatórios de um jogo furtivo. Também é proposto uma abor dagem evolucionária capaz de deﬁnir automaticamente uma boa função de reforço para a abordagem por aprendizado por reforço.