ChicuxBot : genetic algorithm configured behavior network multi-agent for Quake II

Este trabalho descreve a implementação de um sistema multi agente usando Redes de Comportamento configurada por Algoritmos Genéticos. O sistema utiliza o jogo de computador Quake II como o ambiente simulado para os agentes. Redes de Comportamento são utilizadas como o mecanismo de tomada de decisão....

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Alegretti, Francisco José Prates
Other Authors: Barone, Dante Augusto Couto
Format: Others
Language:English
Published: 2007
Subjects:
Online Access:http://hdl.handle.net/10183/8497
id ndltd-IBICT-oai-lume56.ufrgs.br-10183-8497
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spelling ndltd-IBICT-oai-lume56.ufrgs.br-10183-84972018-09-30T04:02:13Z ChicuxBot : genetic algorithm configured behavior network multi-agent for Quake II ChicuxBot – Sistema Multi Agente de Rede de Comportamento Configurado por Algoritmo Genético para Quake II Alegretti, Francisco José Prates Barone, Dante Augusto Couto Inteligência artificial Algoritmos geneticos Jogos eletrônicos Sistemas multiagentes Redes (Comportamentos Behavior networks Genetic algorithm Quake II Multi-Agent Artificial intelligence Este trabalho descreve a implementação de um sistema multi agente usando Redes de Comportamento configurada por Algoritmos Genéticos. O sistema utiliza o jogo de computador Quake II como o ambiente simulado para os agentes. Redes de Comportamento são utilizadas como o mecanismo de tomada de decisão. Um Algoritmo Genético é utilizado para configurar os parâmetros da Rede de Comportamento. Cada agente é um programa independente que se conecta ao servidor do jogo para realizar tarefas e trocar material genético a fim de evoluir. Os resultados obtidos mostram um ambiente multi agente dinamicamente configurado capaz de evoluir e se adaptar apropriadamente conforme o andamento do jogo. This work describes the implementation of a multi-agent system using Behavior Networks configured by Genetic Algorithms. The system uses the computer game Quake II as the simulated environment for the agents. Behavior Networks are used as the decision making mechanism. The Genetic Algorithm is used to configure the parameters of the Behavior Network. Each agent of the system is an independent program that connects to the game server to perform tasks and to exchange genetic material in order to evolve. The results obtained indicate a dynamically configured multi-agent system that can evolve and adapt accordingly throughout the course of the game. 2007-06-06T19:16:25Z 2006 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis http://hdl.handle.net/10183/8497 000577928 eng info:eu-repo/semantics/openAccess application/pdf reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul instacron:UFRGS
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Alegretti, Francisco José Prates
ChicuxBot : genetic algorithm configured behavior network multi-agent for Quake II
description Este trabalho descreve a implementação de um sistema multi agente usando Redes de Comportamento configurada por Algoritmos Genéticos. O sistema utiliza o jogo de computador Quake II como o ambiente simulado para os agentes. Redes de Comportamento são utilizadas como o mecanismo de tomada de decisão. Um Algoritmo Genético é utilizado para configurar os parâmetros da Rede de Comportamento. Cada agente é um programa independente que se conecta ao servidor do jogo para realizar tarefas e trocar material genético a fim de evoluir. Os resultados obtidos mostram um ambiente multi agente dinamicamente configurado capaz de evoluir e se adaptar apropriadamente conforme o andamento do jogo. === This work describes the implementation of a multi-agent system using Behavior Networks configured by Genetic Algorithms. The system uses the computer game Quake II as the simulated environment for the agents. Behavior Networks are used as the decision making mechanism. The Genetic Algorithm is used to configure the parameters of the Behavior Network. Each agent of the system is an independent program that connects to the game server to perform tasks and to exchange genetic material in order to evolve. The results obtained indicate a dynamically configured multi-agent system that can evolve and adapt accordingly throughout the course of the game.
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