Treinamento de agentes jogadores de futebol usando aprendizado por reforço

Abstract

O uso de técnicas de aprendizado de máquina se popularizaram muito com o avanço de tecnologias de computação de alto desempenho. Das técnicas desenvolvidas, uma das que mais tiveram destaque foram as que usam de redes neurais para aperfeiçoar e conseguir resultados. Esse trabalho têm como objetivo fazer um estudo de uso de técnicas de apren dizado de máquina - especificamente aprendizado por reforço - para conseguir treinar robôs jogadores de futebol, para que estes consigam fazer gols de forma consistente. Fo ram feitos experimentos com várias formas de treinamento, desde redes mais simples até algoritmos considerados estado da arte. O projeto foi motivado pelo trabalho da equipe UnBall, equipe de futebol de robôs da UnB, que compete na categoria IEEE - Very Small Size, e todo estudo foi feito com base nas regras dessa categoria.