{"id":12849,"date":"2024-01-08T17:53:38","date_gmt":"2024-01-08T17:53:38","guid":{"rendered":"https:\/\/dei.fe.up.pt\/dev\/?p=12849"},"modified":"2024-01-08T17:53:53","modified_gmt":"2024-01-08T17:53:53","slug":"provas-de-doutoramento-em-informatica-map-i-artificial-intelligence-methods-for-automated-difficulty-and-power-balance-in-games","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dei.fe.up.pt\/dev\/provas-de-doutoramento-em-informatica-map-i-artificial-intelligence-methods-for-automated-difficulty-and-power-balance-in-games\/","title":{"rendered":"Provas de Doutoramento em Inform\u00e1tica (MAP-i): ”Artificial Intelligence Methods for Automated Difficulty and Power Balance in Games”"},"content":{"rendered":"

Candidato <\/strong>
\n<\/strong>Sim\u00e3o Paulo Rato Alves Reis<\/p>\n

Data, Hora e Local<\/strong>
\n<\/strong>11 de janeiro, \u00e0s\u00a014:00, na\u00a0Sala de Atos da\u00a0<\/strong>FEUP<\/p>\n

Presidente do J\u00fari<\/strong>
\n<\/strong>Doutor Carlos Miguel Ferraz Baquero-Moreno,<\/strong>\u00a0Professor Catedr\u00e1tico, Departamento de Engenharia Inform\u00e1tica da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto<\/p>\n

Vogais<\/strong>
\n<\/strong>Doutor Jo\u00e3o Alberto Fabro, Professor Associado do Departamento Acad\u00eamico de Inform\u00e1tica do Universidade Tecnol\u00f3gica Federal do Paran\u00e1, Brasil;
\nDoutor Rui Filipe Fernandes Prada, Professor Associado do Instituto Superior T\u00e9cnico da Universidade de Lisboa;
\nDoutora P\u00e9tia Georgieva Georgieva, Professora Associada com Agrega\u00e7\u00e3o do Departamento de Eletr\u00f3nica, Telecomunica\u00e7\u00f5es e Inform\u00e1tica da Universidade de Aveiro (representante da Comiss\u00e3o Cient\u00edfica do MAP-i);
\nDoutor Lu\u00eds Paulo Gon\u00e7alves dos Reis, Professor Associado com Agrega\u00e7\u00e3o do Departamento de Engenharia Inform\u00e1tica da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (Orientador);
\nDoutor Henrique Daniel de Avelar Lopes Cardoso, Professor Associado do Departamento de Engenharia Inform\u00e1tica da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto.<\/p>\n

A tese foi coorientada pelo Doutor Nuno Lau, Professor Associado da Universidade de Aveiro.<\/p>\n

Resumo:<\/strong>
\n\u201cEsta tese estuda o problema de equil\u00edbrio no desenvolvimento de jogos, nomeadamente de jogos para dois jogadores. Especificamente, pretende-se investigar a viabilidade da Intelig\u00eancia Artificial (IA) como ferramenta auxiliar para corrigir propriedades de jogos. Dividimos a nossa investiga\u00e7\u00e3o em dois caminhos: Equil\u00edbrio de Poder, onde o objetivo \u00e9 ajustar as estrat\u00e9gias de jogo para que estas se tornem ferramentas efetivas de vit\u00f3ria; Equil\u00edbrio de Dificuldade, onde o objetivo \u00e9 ajustar propriedades de jogos em tempo real para que jogadores mais fracos ou em desvantagem possam competir contra jogadores mais fortes, ou jogadores em vantagem. Ambos os dom\u00ednios exigem afina\u00e7\u00f5es no jogo, mas diferem no tempo e no seu objetivo, um lida com o desequil\u00edbrio no desenho de jogos, enquanto o outro lida com o desigualdade nas habilidades dos jogadores. Para o Equil\u00edbrio de Poder, a nossa metodologia foi definir um ecossistema completo de equil\u00edbrio de meta-jogos baseado na franquia de v\u00eddeo jogos Pok\u00e9mon e construir uma competi\u00e7\u00e3o de IA onde as m\u00faltiplas tarefas associadas (batalha, previs\u00e3o, constru\u00e7\u00e3o de equipas e equil\u00edbrio do meta-jogo) est\u00e3o presentes e podem ser testados num dom\u00ednio comum. Para equilibrar o metajogo, seguimos um modelo adversarial onde os construtores de equipas pretendem restringir-se ao uso de Pok\u00e9mon \u00f3timos enquanto os agentes equilibradores incentivam o m\u00e1ximo poss\u00edvel de Pok\u00e9mon distintos a serem escolhidos pelos construtores de equipa. Isto resulta em agentes capazes de jogar, construindo equipas eficazes e afinar a lista de Pok\u00e9mon ao longo do tempo. Discutimos como os nossos modelos podem ser extendidos noutros dom\u00ednios de v\u00eddeo jogos. Para o Equil\u00edbrio de Dificuldade, propomos uma estrutura de Ajuste de Dificuldade Din\u00e2mico Multijogador onde um agente Mestre de Jogo (MJ) \u00e9 treinado e inserido num jogo, e dependendo do estado do jogo implementa mecanismos de handicap. O regime de treino segue uma ordem espec\u00edfica. Para generalizar situa\u00e7\u00f5es de vantagem, perturba\u00e7\u00f5es parametrizadas nas a\u00e7\u00f5es de um agente de refer\u00eancia s\u00e3o usadas para simular v\u00e1rios graus de habilidade no jogo, e a vantagem de cada jogador \u00e9 usada para tra\u00e7ar curvas, estas avaliadas para recompensar o MJ. Isto resulta na capacidade do MJ de otimizar um conjunto de crit\u00e9rios de desenho de jogo e criar oportunidades para o jogador atr\u00e1s de recuperar. Mostramos que existem ferramentas de IA adequadas para cada tarefa, e \u00e9 razo\u00e1vel pensar em equil\u00edbrio de poder e dificuldade como problemas separados, mas onde ambos podem ser assistidos automaticamente e facilitados, e ambos aumentam a nossa compreens\u00e3o do campo de equil\u00edbrio automatizado de jogos.\u201d<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Candidato Sim\u00e3o Paulo Rato Alves Reis Data, Hora e Local 11 de janeiro, \u00e0s\u00a014:00, na\u00a0Sala de Atos da\u00a0FEUP Presidente do J\u00fari Doutor Carlos Miguel Ferraz Baquero-Moreno,\u00a0Professor Catedr\u00e1tico, Departamento de Engenharia Inform\u00e1tica da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto Vogais Doutor Jo\u00e3o Alberto Fabro, Professor Associado do Departamento Acad\u00eamico de Inform\u00e1tica do Universidade Tecnol\u00f3gica Federal […]<\/p>\n","protected":false},"author":60,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[46,20,116],"tags":[],"class_list":["post-12849","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-destaque","category-noticias","category-phd"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/dei.fe.up.pt\/dev\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/12849","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/dei.fe.up.pt\/dev\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/dei.fe.up.pt\/dev\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dei.fe.up.pt\/dev\/wp-json\/wp\/v2\/users\/60"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dei.fe.up.pt\/dev\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=12849"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/dei.fe.up.pt\/dev\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/12849\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":12850,"href":"https:\/\/dei.fe.up.pt\/dev\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/12849\/revisions\/12850"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/dei.fe.up.pt\/dev\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=12849"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/dei.fe.up.pt\/dev\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=12849"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/dei.fe.up.pt\/dev\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=12849"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}