OXENTE TEAM: IMPLEMENTAÇÃO DE HABILIDADES DE JOGO EM UM TIME DE FUTEBOL DE ROBÔS SIMULADO UTILIZANDO OTIMIZAÇÃO HEURÍSTICA

OXENTE TEAM: IMPLEMENTAÇÃO DE HABILIDADES DE JOGO EM UM TIME
DE FUTEBOL DE ROBÔS SIMULADO UTILIZANDO OTIMIZAÇÃO HEURÍSTICA

Andrea Cassia Peixoto Bitencourt∗

Ana Cláudia Fiorin Pianesso∗

[e-mail]

[e-mail]

João Paulo Rocha Portela de Sousa

∗

Julhilson Silveira Ferreira Júnior∗

[e-mail]

[e-mail]

Marcelo Santos Linder

Ricardo Perrone da Silva∗

[e-mail]

[e-mail]

∗

Orientador Augusto Loureiro da Costa ∗ [e-mail] ∗

Programa de Pós-Graduação em Mecatrônica, Universidade Federal da Bahia
Departamento de Engenharia Mecânica - Escola Politécnica
Departamento de Ciência da Computação - Instituto de Matemática
CEP: 40210-630, Salvador, BA, Brasil

RESUMO
A inteligência artificial mostra-se como um dos mais promissores ramos da ciência da computação. Para testes e consolidação de métodos e teorias, atualmente utiliza-se competições de futebol entre robôs, a RoboCup. Este artigo pretende melhorar a atuação de um time de futebol de robôs, melhorando as habilidades de chute e de passe, inclusive melhorando a saída de bola do goleiro. Foi utilizado como base o sistema multiagente base do time da Universidade de
Amsterdam, que disponibiliza somente as habilidades básicas.
PALAVRAS-CHAVE:

Inteligência
RoboCup, Sistemas Multiagentes

Artificial

Distribuída,

1 INTRODUÇÃO
A Inteligência Artificial Distribuída (IAD) é uma das áreas da
Inteligência Artificial (IA) que mais se desenvolveu nos últimos anos e apresenta um enorme potencial de aplicação (Cheny et al., 2002). Segundo Weiss (1999), esta área envolve o estudo, construção e aplicação de sistemas multiagente, onde agentes inteligentes (entidade lógica ou física) interagem para realizar um conjunto de objetivos ou tarefas.
Uma forma comum de incentivo à pesquisa em IA, mais especificamente em IAD é a proposta de problemas padrão. Um problema bastante interessante, que vêm