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Tipo: Trabalho de Conclusão de Graduação
Título: Desenvolvimento de um agente inteligente utilizando Q-learning para um ambiente de aprendizado
Autor(es): Zamarchi, Bruno Cesar Meneguzzu
Orientador: Dorneles, Árton Pereira
Resumo: Com o avanço recente do entretenimento digital, existe uma grande demanda no mercado por desenvolvedores com capacidade para atuar com inteligência artificial na indústria de jogos. Para facilitar o domínio desta área, vários ambientes de aprendizado com foco em inteligência artificial tem sido propostos na literatura com diferentes níveis de complexidade e curvas de aprendizado. Neste trabalho, foi desenvolvido um ambiente de aprendizado de inteligência artificial na linguagem Python e com foco em iniciantes. O ambiente oferece uma simulação de um jogo de polícia e ladrão com um conjunto de regras simples e uma interface de programação fácil de aprender. Além disso, este trabalho também propõe uma implementação de um agente inteligente para validar o ambiente, treinado com o método Q-Learning. Os resultados experimentais demonstram que o uso desta metodologia é eficaz para criar e testar comportamento inteligente no ambiente de simulação proposto.
Resumo em Língua Estrangeira: With the recent advance of digital entertainment, there is a great demand in the market for developers with the ability to work with artificial intelligence in the games industry. To facilitate mastery of this area, several learning environments focused on artificial intelligence have been proposed in the literature with different levels of complexity and learning curves. In this paper, we propose the development of an artificial intelligence learning environment in the Python language and with a focus on beginners. The proposed environment offers a simulation of a cops and robbers game with a simple set of rules and an easy-to-learn programming interface. In addition, we also propose an implementation of an intelligent agent to validate the environment, trained with the Q-Learning method. The experimental results demonstrate that this training methodod is effective for creating and testing of intelligent behavior in the proposed simulation environment.
Assunto(s): Agentes inteligentes
Inteligência artificial
Jogos digitais
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Farroupilha
Sigla: IFFAR
Campus: Campus Frederico Westphalen
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Nível acadêmico: Graduação
URI: https://arandu.iffarroupilha.edu.br/handle/itemid/712
Data do documento: 2025
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