| Summary: | Generally, a real-time strategy game is characterized by two stages. Initially, it is
necessary to collect and produce resources. The next step is related to battles, taking
into account the resources that were collected. The resources production stage is a key
factor for winning the game.
In this study the authors propose a mechanism for producing resources based on
planning, supported by articial intelligence using means-end analysis and scheduling.
Emphasis is given to scheduling that uses an algorithm of real-time search and learning.
The results show that the proposed system presents a better performance compared
to related approaches. === Geralmente, um jogo de estratégia em tempo real é caracterizado por duas fases.
Inicialmente, é necessária a coleta e a produção de recursos. O próximo passo está relacionado
a batalha, levando em conta os recursos coletados. O estágio de produção de
recursos é um fator chave para vencer o jogo.
Sendo assim, neste estudo é proposto um mecanismo de produção de recursos baseado
em planejamento, suportado por inteligência articial usando análises de meios-m e
escalonamento. O objetivo consiste em produzir planos para jogos de estratégia em tempo
real. Ênfase é dada para o escalonamento usando um algoritmo de busca e aprendizado
em tempo real.
São apresentados os resultados do sistema proposto comparando com trabalhos relacionados.
Os resultados demonstraram que o sistema proposto apresentou uma melhor
performance que as abordagens correlatas. === Mestre em Ciência da Computação
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