Inteligência Artificial para Jogos
Path finding - A*
GT-JEDI – Jogos DigitaisInteligência Artificial para Jogos
UNISINOS
Prof. MSc. João Ricardo Bittencourt
Update: 30 Ago. [email protected]
Agradeço e dedico estasaulas ao Prof. Osório
“Tome a pílulavermelha”
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Sumário1. Retomando ...2. Buscas com heurística3. A*4. Navegação
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Retomando ... Jogos de raciocínio (brain taisers) – busca livre Jogos de tabuleiro (board games) – busca
condicionada Busca em espaço de estados (trees and
adversarial search) Agora vamos ver problemas com labirintos
Buscar caminhos (path finding) Planejar ações e trajetórias (path
planning) Deslocamento/navegação (Motion &
navigation)
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Buscas com heurística O objetivo é otimizar, tornar o problema tratável
computacionalmente Principais algoritmos
Hill Climbing Search• Uso de estimativa
Branch-and-Bound Search• Uso de informação para cutoff
Branch-and-Bound Search com estimativa• Uso de um custo composto
A* (Best First)
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A* O objetivo é eliminar caminhos redundantes Combinação branch-and-Bound Search com
estimativa eliminando redundâncias! Se um nodo é usado novamente este é
desconsiderado Os nodos filhos são ordenados da menor para
maior heurística O diferencial é achar a heurística
• F = G + H• G = caminho percorrido até o momento• H = estimativa/heurística
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Navegação Principal problema
Ficar preso Explorador com conhecimento do ambiente
Caminho ótimo (Dijkstra) Grafo de visibilidade
Em jogos: grafo de visibilidade + rotas pré-calculadas
Ambiente desconhecido SMPA – Sense, Model, Plan, Act Criação de uma memória
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Navegação Em jogos o mundo é perfeito – sem ruídos,
posição precisa Na robótica autônoma o mundo não é perfeito Desvio de obstáculos em jogos
Não definidos inicialmente – estáticos Não definidos inicialmente – móveis
Navegação trata-se de executar o planejamento da trajetória
Próximo passo: Arquitetura de controle de agentes autônomos
