| Título: | Resolvendo Xian-Xiang como planejamento |
| Autor(es): | Lima, Rodrigo Tiago Costa |
| Orientador(es): | Ribas, Bruno César |
| Assunto: | Inteligência artificial
Jogos - desenvolvimento |
| Data de apresentação: | 23-Set-2024 |
| Data de publicação: | 11-Out-2024 |
| Referência: | LIMA, Rodrigo Tiago Costa. Resolvendo Xian-Xiang como planejamento. 2024. 52 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) — Universidade de Brasília, Brasília, 2024. |
| Resumo: | No campo da IA conhecido como planejamento automatizado, existem aplicações que buscam determinar uma sequência de passos para solucionar um problema específico, a essa sequência de passos é dado o nome de plano. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um modelo de resolução do jogo Xian-Xiang empregando planejamento automatizado. Por isso foi desenvolvido um domínio na linguagem Problem Domain Definition Language (PDDL) para abstrair o jogo e resolvê-lo utilizando uma abordagem de planejamento. Foram criados um gerador de problemas e um gerador de animações, o primeiro para auxiliar na experimentação e o último para auxiliar na visualização das soluções dos problemas. Um total de 105 instâncias do problema foram resolvidas. Dessas, 100 instâncias foram criadas aleatoriamente para testar o desempenho do domínio e 5 para testar casos específicos de borda. Como resultado, as soluções dessas instâncias foram obtidas, sendo que todas as respostas finalizam corretamente o jogo, e 2 finalizam com o melhor desempenho possível para o problema. |
| Abstract: | In the branch of AI called automated planning, you can find applications that try to work out a series of steps to solve a given problem. The aim of this work was to develop an algorithm for solving the Xian-Xiang game using automated planning. To this end, a domain was developed in the Problem Domain Definition Language (PDDL) to abstract the game and solve it using a planning approach. A problem generator and an animation
generator were created, the first to help with experimentation and the latter to help visualize problem solutions.A total of 105 problem instances were solved. Of these, 100 instances were randomly created to test domain performance and 5 to test specific edge cases. As a result, the solutions to these instances were obtained, with all answers correctly finishing the game, and 2 finishing with the best possible performance for the problem. |
| Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, 2024. |
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| Aparece na Coleção: | Engenharia de Software
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