integrando planejamento e execução de ações no domínio de jogos do tipo rts aluno: augusto...
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Integrando Planejamento e Execução de Ações no
Domínio de Jogos do Tipo RTS
Aluno: Augusto Afonso Borges BranquinhoOrientador: Carlos Roberto LopesEvento: II Workshop de Dissertações
Universidade Federal de Uberlândia (UFU)
Sumário
• 1. Introdução
• 2. Caracterização do Problema
• 3. Planejamento e LRTA*
• 4. Trabalhos Relacionados
• 5. Conclusão
• Referências
Universidade Federal de Uberlândia (UFU)
Sumário
• 1. Introdução
• 2. Caracterização do Problema
• 3. Planejamento e LRTA*
• 4. Trabalhos Relacionados
• 5. Conclusão
• Referências
Universidade Federal de Uberlândia (UFU)
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 WarcraftUniversidade Federal de Uberlândia (UFU)
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)
Sumário
• 1. Introdução
• 2. Caracterização do Problema
• 3. Planejamento e LRTA*
• 4. Trabalhos Relacionados
• 5. Conclusão
• Referências
Universidade Federal de Uberlândia (UFU)
2. Caracterização do Problema
• Planejamento– Estado Inicial– Ações
• Pré-condições• Duração• Efeitos
– Metas
• Progressivo/Regressivo• Makespan (Tempo do Plano)
Universidade Federal de Uberlândia (UFU)
PeasantTownhall
Gold
collect-gold
• 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
Universidade Federal de Uberlândia (UFU)
1 Peasant1 Townhall
10000 Gold1 Peasant1 Townhall
100 collect-gold
É a melhor solução?
Makespan = 30100action collect-gold :duration 300
:require 1 townhall :borrow 1 peasant :produce 100 gold
2. Caracterização do Problema
Universidade Federal de Uberlândia (UFU)
2 Peasant1 Townhall
10000 Gold1 Peasant1 Townhall
50 collect-gold
Executar build-peasant compensa os gastos?
50 collect-gold
1 Peasant1 Townhall
1 build-peasant
2. Caracterização do Problema
Universidade Federal de Uberlândia (UFU)
build-peasant
1 peasant
4 collect-gold build-supply
5 collect-gold 3 collect-wood
1 peasant1 townhall
2. Caracterização do Problema
Universidade Federal de Uberlândia (UFU)
build-peasant
1 peasant
build-supply
9 collect-gold
3 collect-wood
1 peasant1 townhall
Makespan = 7140
2. Caracterização do Problema
Universidade Federal de Uberlândia (UFU)
2 Peasant1 Townhall
10000 Gold1 Peasant1 Townhall
50 build-gold50 build-gold
1 Peasant1 Townhall
1 build-peasant
Makespan = 7140 + 15050 = 22190
2. Caracterização do Problema
Sumário
• 1. Introdução
• 2. Caracterização do Problema
• 3. Planejamento e LRTA*
• 4. Trabalhos Relacionados
• 5. Conclusão
• Referências
Universidade Federal de Uberlândia (UFU)
3. Planejamento e LRTA*
makespanEstado Inicial
1 Peasant1Townhall
Estado2 Peasant
1Townhall3 Supply
Estado3 Peasant
1Townhall2 Supply
Estado3 Peasant
2 Townhall2 Supply
makespan makespan
makespan makespan
makespan makespan
Estado1 Peasant2Townhall
Estado2 Peasant2 Townhall3 Supply
Estado2 Peasant3 Townhall3 Supply
+1 P +1 T
+1 P +1 T
+1 P +1 T
3. Planejamento e LRTA*
• Resultado da Busca com Adição de Recursos
Meta: 10000 gold Meta: 5 footman
makespan peasant adicional makespan peasant adicional
30100 0 28761 0
22189 1 22570 1
18577 2 19268 2
17072 3 18667 3
16771 4 18068 4
21569 5 23178 5
• 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*
Sumário
• 1. Introdução
• 2. Caracterização do Problema
• 3. Planejamento e LRTA*
• 4. Trabalhos Relacionados
• 5. Conclusão
• Referências
Universidade Federal de Uberlândia (UFU)
• 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
Sumário
• 1. Introdução
• 2. Caracterização do Problema
• 3. Planejamento e LRTA*
• 4. Trabalhos Relacionados
• 5. Conclusão
• Referências
Universidade Federal de Uberlândia (UFU)
• Possibilidade de Melhorias com o LRTA*
• Trabalhos Futuros– Planejamento– Busca– Aprendizado– Escalonamento
• Ações com durações variáveis
• Aplicação em Jogos do Tipo RTSUniversidade Federal de Uberlândia (UFU)
5. Conclusão
Sumário
• 1. Introdução
• 2. Caracterização do Problema
• 3. Planejamento e LRTA*
• 4. Trabalhos Relacionados
• 5. Conclusão
• Referências
Universidade Federal de Uberlândia (UFU)
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)
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)
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)
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)
Integrando Planejamento e Execução de Ações no Domínio de Jogos do Tipo RTS
Dúvidas?
Universidade Federal de Uberlândia (UFU)
augustobranquinho@yahoo.com.brcrlopes@facom.ufu.br
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