Otimização do comportamento de agentes utilizando simulated annealing

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorKoscianski, André-
Autor(es): dc.contributorKoscianski, André-
Autor(es): dc.contributorBorges, André Pinz-
Autor(es): dc.contributorForonda, Augusto-
Autor(es): dc.creatorBertolli, Pedro Henrique Bergamo-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-02-21T21:34:31Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-02-21T21:34:31Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-11-18-
Data de envio: dc.date.issued2020-11-18-
Data de envio: dc.date.issued2018-06-12-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/15969-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/655715-
Descrição: dc.descriptionThis work deals with concepts of Artificial Intelligence focusing on intelligent agents and optimization techniques such as genetic programming and simulated annealing. Through the Robocode battle simulator, it was possible to implement a solution that aims to automatically generate the best behavior of a reactive agent using the demonstrated techniques. Each agent is represented by a tank robot in the simulator whose main objective is to defeat an opponent determined number of consecutive times to be considered a winner. In order to find the robot able to solve the proposed problem, two code implementations were performed, being possible to perform tests and analyze the different results obtained.-
Descrição: dc.descriptionEste trabalho aborda conceitos de Inteligência Artificial com foco em agentes inteligentes e técnicas de otimização como programação genética e simulated annealing. Através do simulador de batalhas Robocode, foi possível implementar uma solução que visa gerar automaticamente o melhor comportamento de um agente reativo utilizando as técnicas demonstradas. Cada agente é representado por um robô tanque no simulador cujo objetivo principal definido é derrotar um oponente determinado número de vezes consecutivas para que seja considerado vencedor. Para encontrar o robô apto a resolver o problema proposto, duas implementações de código foram realizadas sendo possível realizar testes e analisar os diferentes resultados obtidos.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherPonta Grossa-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherDepartamento Acadêmico de Informática-
Publicador: dc.publisherCiência da Computação-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Palavras-chave: dc.subjectOtimização estrutural-
Palavras-chave: dc.subjectComportamento organizacional-
Palavras-chave: dc.subjectInteligência artificial-
Palavras-chave: dc.subjectStructural optimization-
Palavras-chave: dc.subjectOrganizational behavior-
Palavras-chave: dc.subjectArtificial intelligence-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO-
Título: dc.titleOtimização do comportamento de agentes utilizando simulated annealing-
Título: dc.titleAgents behavior optimization using simulated annealing-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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