RBC - Inteligência Artifical

Agente Inteligente para Jogos de Estratégia Baseados em Turnos:
Uma Abordagem Utilizando Planejamento Baseado em Casos
Bruno C. de Paula1,2

Alessandro L. Koerich1

1

Pontifícia Universidade Católica do Paraná
(PUCPR)
Programa de Pós-graduação em Informática
(PPGIa)
R. Imaculada Conceição, 1155 80215-901
Curitiba, PR
Resumo
Este artigo descreve a criação de uma arquitetura para construção de jogadores automáticos para a classe dos jogos de estratégia baseados em impérios. Tal arquitetura foi construída através de técnicas de raciocínio baseado em casos (RBC), mais especificamente planejamento baseado em casos
(PBC).
O objetivo da arquitetura é povoar o mundo do jogo com jogadores automáticos interessantes. Tal arquitetura é composta por três camadas. A primeira camada é responsável pela recuperação dos planos mais semelhantes ao estado atual do jogador automático e na aplicação do plano no ambiente do jogo. Esta base de planos é construída a partir da captura das ações realizadas por jogadores humanos.
Caso haja falha no plano, a segunda camada, denominada camada reparadora, permite a correção do plano e a anotação do possível motivo do erro. A terceira camada, por sua vez, é responsável por a partir da informação de erro preenchida pela segunda camada prevenir possíveis erros antes de ocorrerem.
O ambiente de aplicação desta arquitetura são jogos online multiplayer devido à necessidade de captura de planos. Os resultados obtidos no teste com o jogo
Promisance demonstraram a aplicabilidade da arquitetura explicitando que os hábitos do grupo foram associados ao estilo do agente.
Palavras-chave: inteligência artificial, raciocínio baseado em casos (RBC), planejamento baseado em casos (PBC), agentes.
Contatos dos Autores:

{bruno,alekoe,fabricio}@ppgia.pucpr.br

1. Introdução
Um dos gêneros de jogo de maior sucesso entre os jogos para computador é o jogo de estratégia, principalmente, o sub-gênero dos jogos de