1 / 27

Integrando Planejamento e Execução de Ações no Domínio de Jogos do Tipo RTS

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). Sumário. 1. Introdução 2. Caracterização do Problema

stuart
Download Presentation

Integrando Planejamento e Execução de Ações no Domínio de Jogos do Tipo RTS

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  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) Peasant Townhall collect-gold Gold Universidade Federal de Uberlândia (UFU)

  8. 2. Caracterização do Problema • Ações do Warcraft 2 (Exemplo) action collect-gold :duration 300 :require 1 townhall :borrow1 peasant :produce 100 gold action collect-wood :duration1200 :require 1 townhall :borrow1 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 :consume1200 gold 800 wood :produce 1 townhall action build-peasant :duration225 :borrow1 townhall :consume 400 gold 1 supply :produce 1 peasant Universidade Federal de Uberlândia (UFU)

  9. 2. Caracterização do Problema 100 collect-gold 10000 Gold 1 Peasant 1 Townhall 1 Peasant 1 Townhall Makespan = 30100 • action collect-gold :duration 300 • :require1 townhall :borrow 1 peasant • :produce100 gold É a melhor solução? Universidade Federal de Uberlândia (UFU)

  10. 2. Caracterização do Problema 50 collect-gold 1 build-peasant 50 collect-gold 10000 Gold 1 Peasant 1 Townhall 2 Peasant 1 Townhall 1 Peasant 1 Townhall Executar build-peasant compensa os gastos? Universidade Federal de Uberlândia (UFU)

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

  12. 2. Caracterização do Problema 1 peasant 1 townhall 3 collect-wood 9 collect-gold Makespan = 7140 build-supply build-peasant 1 peasant Universidade Federal de Uberlândia (UFU)

  13. 2. Caracterização do Problema 50 build-gold 1 build-peasant 50 build-gold 10000 Gold 1 Peasant 1 Townhall 2 Peasant 1 Townhall 1 Peasant 1 Townhall Makespan = 7140 + 15050 = 22190 Universidade Federal de Uberlândia (UFU)

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

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

  16. 3. Planejamento e LRTA* • Resultado da Busca com Adição de Recursos

  17. 3. Planejamento e LRTA* • 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)

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

  19. 4. Trabalho Relacionados • 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)

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

  21. 5. Conclusão • 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)

  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, 281-300. • BULITKO, V. and LEE, G., 2006. Learning in Real Time Search: A Unifying Framework. Journal of Artificial Intelligence Research (JAIR), Volume 25, 119-157. • BURO, M., 2003. ORTS: A hack-free RTS game environment. In Proceedings of the International Joint Conference on AI 2003. • CHAN, H. and FERN, A. and RAY, S. and WILSON, N. and VENTURA, C., 2007. 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., 2007. 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., 2006. JaRTS: Java RTS Simulator. Simpósio Brasileiro de Jogos para Computador e Entretenimento Digital - SBGames, Recife, PE. • FURCY, D. and KOENIG, S., 2000. Speeding up the Convergence of Real-Time Search. In Proceedings of the National Conference on Artificial Intelligence, 891-897. • HERNÁNDEZ C. and MESEGUER, P., 2007. Improving LRTA*(k). In Proceedings IJCAI-07, 2312-217. Universidade Federal de Uberlândia (UFU)

  25. Referências • HOFFMANN, J and NEBEL, B., 2001. The FF Planning System: Fast Plan Generation Through Heuristic Search. In: Journal of Artificial Intelligence Research, Volume 14, 253-302. • KAUTZ, H., and SELMAN, B., 1992. Planning as Satisfiability. In Proceedings of the 10th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI 92), 359-363. • KOENIG, S., 2004. 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), 864-871. • KORF, R., 1990. Real-time heuristic search. Artificial Intelligence, Volume 42, 189-211. Universidade Federal de Uberlândia (UFU)

  26. Referências • PEMBERTON, J. and KORF, R. E., 1992. Making Locally Optimal Decisions on Graph with Cycles. Technical Report 920004, 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., 2005. Stratagus: An Open-Source Game Engine for Research in Real-Time Strategy Games. In: Proceedings of IJCAI 2005. • RUSSEL, S. J. and NORVIG, P., 2002. Artificial Intelligence: A Modern Approach, 2nd Edition, Prentice Hall. • SHIMBO, M. and ISHIDA, T., 2003. Controlling the learning process of real-time heuristic search. Artificial Intelligence, Volume 146, 1-43. Universidade Federal de Uberlândia (UFU)

  27. Integrando Planejamento e Execução de Ações no Domínio de Jogos do Tipo RTS Dúvidas?  augustobranquinho@yahoo.com.br crlopes@facom.ufu.br Universidade Federal de Uberlândia (UFU)

More Related