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Integrando Planejamento e Execução de Ações no Domínio de Jogos do Tipo RTS Aluno: Augusto Afonso Borges Branquinho Orientador: Carlos Roberto Lopes Evento:

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1 Integrando Planejamento e Execução de Ações no Domínio de Jogos do Tipo RTS Aluno: Augusto Afonso Borges Branquinho Orientador: Carlos Roberto Lopes Evento: II Workshop de Dissertações Universidade Federal de Uberlândia (UFU)

2 Sumário 1. Introdução 2. Caracterização do Problema 3. Planejamento e LRTA* 4. Trabalhos Relacionados 5. Conclusão Referências Universidade Federal de Uberlândia (UFU)

3 Sumário 1. Introdução 2. Caracterização do Problema 3. Planejamento e LRTA* 4. Trabalhos Relacionados 5. Conclusão Referências Universidade Federal de Uberlândia (UFU)

4 1. Introdução Jogos do tipo RTS (Real-time Strategy) –Disputa em tempo real (Real-time) Intercala planos e execuções de ações Domínio com informações incompletas Tempo limitado Busca local –Jogos de Guerra –Ambiente inexplorado Exemplos: Age of Empires e Warcraft Universidade Federal de Uberlândia (UFU)

5 1. Introdução Tipos de Ações –Coleta de recursos –Construção de edifícios –Treinamento de unidades –Desenvolvimento Tecnológico –Combate contra o inimigo Planejamento de Recursos –Recursos Materiais: gold, wood, oil, energy, magma –Outros Recursos: footman, townhall, barracks Universidade Federal de Uberlândia (UFU)

6 Sumário 1. Introdução 2. Caracterização do Problema 3. Planejamento e LRTA* 4. Trabalhos Relacionados 5. Conclusão Referências Universidade Federal de Uberlândia (UFU)

7 2. Caracterização do Problema Planejamento –Estado Inicial –Ações Pré-condições Duração Efeitos –Metas Progressivo/Regressivo Makespan (Tempo do Plano) Universidade Federal de Uberlândia (UFU) Peasant Townhall Gold collect-gold

8 Ações do Warcraft 2 (Exemplo) action collect-gold :duration 300 :require 1 townhall :borrow 1 peasant :produce 100 gold action collect-wood :duration 1200 :require 1 townhall :borrow 1 peasant :produce 100 wood action build-supply :duration 600 :borrow 1 peasant :consume 500 gold 250 wood :produce 4 supply action build-townhall :duration 1530 :borrow 1 peasant :consume 1200 gold 800 wood :produce 1 townhall action build-peasant :duration 225 :borrow 1 townhall :consume 400 gold 1 supply :produce 1 peasant Universidade Federal de Uberlândia (UFU) 2. Caracterização do Problema

9 Universidade Federal de Uberlândia (UFU) 1 Peasant 1 Townhall Gold 1 Peasant 1 Townhall 100 collect-gold É a melhor solução? Makespan = action collect-gold :duration 300 :require 1 townhall :borrow 1 peasant :produce 100 gold 2. Caracterização do Problema

10 Universidade Federal de Uberlândia (UFU) 2 Peasant 1 Townhall Gold 1 Peasant 1 Townhall 50 collect-gold Executar build-peasant compensa os gastos? 50 collect-gold 1 Peasant 1 Townhall 1 build-peasant 2. Caracterização do Problema

11 Universidade Federal de Uberlândia (UFU) build-peasant 1 peasant 4 collect-goldbuild-supply 5 collect-gold 3 collect-wood 1 peasant 1 townhall 2. Caracterização do Problema

12 Universidade Federal de Uberlândia (UFU) build-peasant 1 peasant build-supply 9 collect-gold 3 collect-wood 1 peasant 1 townhall Makespan = Caracterização do Problema

13 Universidade Federal de Uberlândia (UFU) 2 Peasant 1 Townhall Gold 1 Peasant 1 Townhall 50 build-gold 1 Peasant 1 Townhall 1 build-peasant Makespan = = Caracterização do Problema

14 Sumário 1. Introdução 2. Caracterização do Problema 3. Planejamento e LRTA* 4. Trabalhos Relacionados 5. Conclusão Referências Universidade Federal de Uberlândia (UFU)

15 3. Planejamento e LRTA* makespan Estado Inicial 1 Peasant 1Townhall Estado 2 Peasant 1Townhall 3 Supply Estado 3 Peasant 1Townhall 2 Supply Estado 3 Peasant 2 Townhall 2 Supply makespan Estado 1 Peasant 2Townhall Estado 2 Peasant 2 Townhall 3 Supply Estado 2 Peasant 3 Townhall 3 Supply +1 P+1 T +1 P+1 T +1 P +1 T

16 3. Planejamento e LRTA* Resultado da Busca com Adição de Recursos Meta: goldMeta: 5 footman makespanpeasant adicionalmakespanpeasant adicional

17 Learning Real-time A* (LRTA*) –Algoritmo de Busca –Heurística –Aprendizagem Eliminar o makespan da árvore de busca Criação de uma Heurística Aplicação do LRTA* Universidade Federal de Uberlândia (UFU) 3. Planejamento e LRTA*

18 Sumário 1. Introdução 2. Caracterização do Problema 3. Planejamento e LRTA* 4. Trabalhos Relacionados 5. Conclusão Referências Universidade Federal de Uberlândia (UFU)

19 Chan (2007) –Algoritmo de planejamento Means-ends Analysis (MEA) –Algoritmo de Escalonamento Shue (2008) –Escalonamento baseado no LRTA* –SLA* e SLA*T Algoritmos de busca em tempo real –TB-LRTA*, Weighted-LRTA*, FALCONS, LCM, LRTA*(k, d) Universidade Federal de Uberlândia (UFU) 4. Trabalho Relacionados

20 Sumário 1. Introdução 2. Caracterização do Problema 3. Planejamento e LRTA* 4. Trabalhos Relacionados 5. Conclusão Referências Universidade Federal de Uberlândia (UFU)

21 Possibilidade de Melhorias com o LRTA* Trabalhos Futuros –Planejamento –Busca –Aprendizado –Escalonamento Ações com durações variáveis Aplicação em Jogos do Tipo RTS Universidade Federal de Uberlândia (UFU) 5. Conclusão

22 Sumário 1. Introdução 2. Caracterização do Problema 3. Planejamento e LRTA* 4. Trabalhos Relacionados 5. Conclusão Referências Universidade Federal de Uberlândia (UFU)

23 Referências BLUM, A. and FURST,M.,1997. Fast Planning Through Planning Graph Analysis. Artificial Intelligence, Volume 90, BULITKO, V. and LEE, G., Learning in Real Time Search: A Unifying Framework. Journal of Artificial Intelligence Research (JAIR), Volume 25, BURO, M., ORTS: A hack-free RTS game environment. In Proceedings of the International Joint Conference on AI CHAN, H. and FERN, A. and RAY, S. and WILSON, N. and VENTURA, C., Online Planning for Resource Production in Real-Time Strategy Games. Appears in the Proceedings of the 17th International Conference on Automated Planning & Scheduling, Providence, RI, USA. Universidade Federal de Uberlândia (UFU)

24 Referências CHAN, H. and FERN, A. and RAY, S. and WILSON, N. and VENTURA, C., Extending Online Planning for Resource Production in Real-Time Strategy Games with Search. Workshop on Planning in Games, ICAPS 2007, Providence, RI, USA. FILHO, V. and JÚNIOR, J. and WEBER, R. and RAMALHO, G. TEDESCO, P., JaRTS: Java RTS Simulator. Simpósio Brasileiro de Jogos para Computador e Entretenimento Digital - SBGames, Recife, PE. FURCY, D. and KOENIG, S., Speeding up the Convergence of Real-Time Search. In Proceedings of the National Conference on Artificial Intelligence, HERNÁNDEZ C. and MESEGUER, P., Improving LRTA*(k). In Proceedings IJCAI-07, Universidade Federal de Uberlândia (UFU)

25 Referências HOFFMANN, J and NEBEL, B., The FF Planning System: Fast Plan Generation Through Heuristic Search. In: Journal of Artificial Intelligence Research, Volume 14, KAUTZ, H., and SELMAN, B., Planning as Satisfiability. In Proceedings of the 10th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI 92), KOENIG, S., A Comparison of Fast Search Methods for Real- Time Situated Agents. In: Proceedings of the International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS), KORF, R., Real-time heuristic search. Artificial Intelligence, Volume 42, Universidade Federal de Uberlândia (UFU)

26 Referências PEMBERTON, J. and KORF, R. E., Making Locally Optimal Decisions on Graph with Cycles. Technical Report , Computer Science Department, University of California at Los Angeles, Los Angeles (California). POSEN, M. and URBAN, S. and AVILA, H. and AHA, D. MOLINEAUX, M., Stratagus: An Open-Source Game Engine for Research in Real-Time Strategy Games. In: Proceedings of IJCAI RUSSEL, S. J. and NORVIG, P., Artificial Intelligence: A Modern Approach, 2nd Edition, Prentice Hall. SHIMBO, M. and ISHIDA, T., Controlling the learning process of real-time heuristic search. Artificial Intelligence, Volume 146, Universidade Federal de Uberlândia (UFU)

27 Integrando Planejamento e Execução de Ações no Domínio de Jogos do Tipo RTS Dúvidas? Universidade Federal de Uberlândia (UFU)


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