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Puzzle League - Tetris Attack. Projeto MC 906 – Introdução a inteligência artificial André de Vasconcellos 080664 Luca Vaccari Gobbi 071552 Alberto Arruda de Oliveira 093311 Ruda Robson de Oliveira Paula 084107. Introdução. Tetris (1984) Objetivo Tetris attack (Puzzle league) (1996)

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puzzle league tetris attack

Puzzle League - Tetris Attack

Projeto MC 906 – Introdução a inteligência artificial

André de Vasconcellos 080664

Luca Vaccari Gobbi 071552

Alberto Arruda de Oliveira 093311

Ruda Robson de Oliveira Paula 084107

introdu o
Introdução
  • Tetris (1984)
  • Objetivo
  • Tetris attack (Puzzle league) (1996)
  • Nintendo
motiva o
Motivação
  • Participação do mercado de software mobile
  • Liberdade de implementação dos conceitos de IA
  • Diferenças entre IA focada para jogos e as estudadas em MC906
funcionamento
Funcionamento
  • Cursor
  • Linha de blocosinativos
  • Stop
  • Marathon
  • VS
  • Puzzle
funcionamento1
Funcionamento
  • Combo
  • Chains
desenvolvimento
Desenvolvimento
  • Linguagem
  • Metodologia
  • Agenda
  • Visão de mercado
  • Aplicabilidade em outros escopos
desenvolvimento1
Desenvolvimento
  • Linguagem
  • Metodologia
  • Agenda
  • Visão de mercado
  • Aplicabilidadeem outros escopos
linguagem
Linguagem
  • Python
  • Pygames
  • Vantagens/Desvantagens
desenvolvimento2
Desenvolvimento
  • Linguagem
  • Metodologia
  • Agenda
  • Visão de mercado
  • Aplicabilidadeem outros escopos
metodologia
Metodologia
  • Métodos de busca sem fator multiplicante
  • Heurística para construção de percursos
  • Lista Tabú
  • Método de busca baseado em caminho ótimo (com fator multiplicante)
metodologia1
Metodologia
  • Métodos de busca sem fator multiplicante
  • Heurística para construção de percursos
  • Lista Tabú
  • Método de busca baseado em caminho ótimo (com fator multiplicante)
m todo de busca sem fator multiplicantes
Método de buscasemfatormultiplicantes
  • Grafos
  • Fator multiplicante (Chains)
  • Busca em Largura
  • Busca em profundidade
  • Implicações
metodologia2
Metodologia
  • Métodos de busca sem fator multiplicante
  • Heurística para construção de percursos
  • Lista Tabú
  • Método de busca baseado em caminho ótimo (com fator multiplicante)
heur stica para constru o de percursos
Heurística para construção de percursos
  • Três ou mais blocos iguais consecutivos
  • Dois blocos consecutivos
  • Analise de vizinhança
  • Implicações
metodologia3
Metodologia
  • Métodos de busca sem fator multiplicante
  • Heurística para construção de percursos
  • Lista Tabú
  • Método de busca baseado em caminho ótimo (com fator multiplicante)
lista tab
ListaTabú
  • Hashtable
  • Matrizes linearizadas
  • Minimização de ciclos nos grafos
  • Armazenamento de caminhos promissores e ruins
  • Implicações
metodologia4
Metodologia
  • Métodos de busca sem fator multiplicante
  • Heurística para construção de percursos
  • Lista Tabú
  • Método de busca baseado em caminho ótimo (com fator multiplicante)
m todo de busca baseado em caminho timo com fator multiplicante
Método de busca baseado em caminho ótimo (com fator multiplicante)
  • Regra – Fator multiplicante
  • Expansão de estados
  • Implicações
desenvolvimento3
Desenvolvimento
  • Linguagem
  • Metodologia
  • Conceitos envolvidos
  • Agenda
  • Visão de mercado
  • Aplicabilidade em outros escopos
desenvolvimento4
Desenvolvimento
  • Linguagem
  • Metodologia
  • Conceitosenvolvidos
  • Agenda
  • Visão de mercado
  • Aplicabilidadeem outros escopos
vis o de mercado
Visão de mercado
  • Lucroestimadoem 2010 no setor de TIC : US$165,69 bilhões
vis o de mercado3
Visão de mercado
  • Porcentagemmercado de games do mercado de TIC : 20%
desenvolvimento5
Desenvolvimento
  • Linguagem
  • Metodologia
  • Conceitosenvolvidos
  • Agenda
  • Visão de mercado
  • Aplicabilidadeem outros escopos
aplicabilidade em outros escopos
Aplicabilidadeem outros escopos
  • Desenvolvimento educacional
  • Desenvolvimento profissional (Simuladores)
  • Treinamentos militares
  • Exercicios físicos
trabalhos correlatos
Trabalhoscorrelatos
  • Artificial intelligence in games – James Wexler – University of Rochester
  • Games Research group – University of Alberta
melhorias
Melhorias
  • Heurísticas
  • IA dedicadas a chains ativas
  • Novosmodos de jogos
desafios
Desafios
  • Alinhamento dos conceitos de IA tradicionais aos utilizados em jogos
  • Tecnicas e conceitos novos
  • Desenvolvimento do jogo
  • Inexistencia de guidelines
  • Escasso números de trabalhos correlatos
desafios1
Desafios
  • Analise de estados
  • Expansão de estados
  • Tempo de execução