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Título:	Integrating deep reinforcement learning to GAMA platform with a multi-agent model of common-pool resource appropriation
Autor(es):	Nascimento, Guilherme Mendel de Almeida
Orientador(es):	Ralha, Célia Ghedini
Assunto:	Aprendizado por reforço Sistema multiagente
Data de apresentação:	16-Fev-2023
Data de publicação:	7-Dez-2023
Referência:	NASCIMENTO, Guilherme Mendel de Almeida. Integrating deep reinforcement learning to GAMA platform with a multi-agent model of common-pool resource appropriation. 2023. 16 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023.
Abstract:	Exploratory agent-based simulations are a challenging investigative area for modeling societies. Natural resource systems used by multiple agents in a society can be classified as common-pool resources. Despite a broad agreement that multi-agent models of common-pool re source appropriation are accurate representations of aspects of human behavior, models of independent learning agents in complex real-time environments (e.g., game-like) are underrepresented within the repertoire of solutions available to agent-based simulation developers. To address this, we present the integration of deep reinforcement learning (DRL) algorithms to the well-known GAMA simulation platform, illustrated with a multi-agent model of common-pool resource appropriation called The Commons Game. This integration is implemented using an external WebSocket server to provide an interface for the execution of DRL algorithms. Our work aims to contribute to agent-based simulation developers that use the GAMA platform with models of learning agents.
Informações adicionais:	Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2023.
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