Use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10737/2183
Title: Avaliação da estratégia de aprendizado NEAT aplicada a um jogo eletrônico de console 8 Bits
Authors: Soder, Alan
Keywords: Inteligência Artificial;Aprendizado de Máquina;NEAT;jogos eletrônicos
Date of Defense: 10-Jul-2018
Issue Date: 11-Oct-2018
Citation: SODER, Alan. Avaliação da estratégia de aprendizado NEAT aplicada a um jogo eletrônico de console 8 Bits. 2018. Monografia (Graduação em Engenharia da Computação) – Universidade do Vale do Taquari - Univates, Lajeado, 10 jul. 2018. Disponível em: http://hdl.handle.net/10737/2183.
Abstract: A busca pelo desenvolvimento de um programa que realize funções do cérebro humano começou junto com o início da computação eletrônica. Desde então, muitas pesquisas foram realizadas para alcançar este objetivo, em geral dentro da grande área de Inteligência Artificial. Um avanço recente foi a substancial redução do custo de equipamentos utilizados para processar redes neurais, facilitando a execução de algoritmos de aprendizado em computadores pessoais e dando novo impulso ao desenvolvimento de novos algoritmos. Um deles é o NEAT, que tem como objetivo criar uma rede neural artificial que evolui através de mudança em sua topologia e alteração de pesos das suas conexões, seguindo a abordagem de algoritmos genéticos. Esta monografia tem como objetivo avaliar o NEAT quando aplicado ao aprendizado de um jogo eletrônico. Foi escolhido para isto o jogo Gradius do Nintendo Entertainment System (NES), que funciona dentro de um emulador, interagindo e sendo controlado por uma rede neural dinâmica. Partindo de zero conhecimento, a rede neural artificial foi capaz de jogar sozinha um trecho do jogo, efetuando ações que normalmente seriam realizadas por seres humanos.
The search for the development of a program that performs functions of the human brain started with the beginning of electronic computing. Since then, much research has been done to achieve this goal, usually within the large area of Artificial Intelligence. A recent advance was the substantial reduction of the cost of equipment used to process neural networks, facilitating the execution of learning algorithms in personal computers and giving new impetus to the development of new algorithms. One of them is NEAT, which aims to create an artificial neural network that evolves through change in its topology and change in weights of its connections, following the approach of genetic algorithms. This work aims to evaluate NEAT when applied to the learning of an electronic game. The Gradius game of the Nintendo Entertainment System (NES) was chosen for this, which works inside an emulator, interacting and being controlled by a dynamic neural network. Starting from zero knowledge, the artificial neural network was able to play a single part of the game by doing actions that would normally be performed by humans.
URI: http://hdl.handle.net/10737/2183
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