MP-Draughts - Um Sistema Multiagente de Aprendizagem Automática para Damas Baseado em Redes Neurais de Kohonen e Perceptron Multicamadas

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2009

RESUMO

O objetivo deste trabalho é propor um sistema de aprendizagem de Damas, o MPDraughts (MultiPhase- Draughts): um sistema multiagentes, em que um deles - conhecido como IIGA (Initial/Intermediate Game Agent)- é desenvolvido e treinado para ser especializado em fases iniciais e intermediárias de jogo e os outros 25 agentes, em fases finais. Cada um dos agentes que compõe o MP-Draughts é uma rede neural que aprende a jogar com o mínimo possível de intervenção humana (distintamente do agente campeão do mundo Chinook). O MP-Draughts é fruto de uma contínua atividade de pesquisa que teve como produto anterior o VisionDraughts. Apesar de sua eficiência geral, o Vision- Draughts, muitas vezes, tem seu bom desempenho comprometido na fase de finalização de partidas, mesmo estando em vantagem no jogo em comparação com o seu oponente (por exemplo, entrando em loop de final de jogo). No sentido de reduzir o comportamento indesejado do jogador, o MP-Draughts conta com 25 agentes especializados em final de jogo, sendo que cada um é treinado para lidar com um determinado tipo de cluster de tabuleiros de final de jogo. Esses 25 clusters são minerados por redes de Kohonen-SOM de uma base de dados que contém uma grande quantidade de estado de tabuleiro de final de jogo. Depois de treinado, o MP-Draughts atua da seguinte maneira: primeiro, uma versão aprimorada do VisionDraughts é usada como o IIGA; depois, um agente de final de jogo que representa o cluster que mais se aproxima do estado corrente do tabuleiro do jogo deverá substituir o IIGA e conduzir o jogo até o final. Este trabalho mostra que essa estratégia melhorou, significativamente, o desempenho geral do agente jogador.

ASSUNTO(S)

busca eficiente sistemas multi-agentes inteligência artificial jogos (dama) ciencia da computacao aprendizagem por reforço aprendizagem por diferenças temporais jogos clustering algorithm multiagent system reinforcement learning temporal difference learning network efficient search artificial neural network redes neurais artificiais game algoritmos de clusterização redes neurais - computação

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