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Puzzle League - Tetris Attack

Puzzle League - Tetris Attack. Projeto MC 906 – Introdução a inteligência artificial André de Vasconcellos 080664 Luca Vaccari Gobbi 071552 Alberto Arruda de Oliveira 093311 Ruda Robson de Oliveira Paula 084107. Introdução. Tetris (1984) Objetivo Tetris attack (Puzzle league) (1996)

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Puzzle League - Tetris Attack

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Presentation Transcript

  1. Puzzle League - Tetris Attack Projeto MC 906 – Introdução a inteligência artificial André de Vasconcellos 080664 Luca Vaccari Gobbi 071552 Alberto Arruda de Oliveira 093311 Ruda Robson de Oliveira Paula 084107

  2. Introdução • Tetris (1984) • Objetivo • Tetris attack (Puzzle league) (1996) • Nintendo

  3. Motivação • Participação do mercado de software mobile • Liberdade de implementação dos conceitos de IA • Diferenças entre IA focada para jogos e as estudadas em MC906

  4. Funcionamento • Cursor • Linha de blocosinativos • Stop • Marathon • VS • Puzzle

  5. Funcionamento • Combo • Chains

  6. Desenvolvimento • Linguagem • Metodologia • Agenda • Visão de mercado • Aplicabilidade em outros escopos

  7. Desenvolvimento • Linguagem • Metodologia • Agenda • Visão de mercado • Aplicabilidadeem outros escopos

  8. Linguagem • Python • Pygames • Vantagens/Desvantagens

  9. Desenvolvimento • Linguagem • Metodologia • Agenda • Visão de mercado • Aplicabilidadeem outros escopos

  10. Metodologia • Métodos de busca sem fator multiplicante • Heurística para construção de percursos • Lista Tabú • Método de busca baseado em caminho ótimo (com fator multiplicante)

  11. Metodologia • Métodos de busca sem fator multiplicante • Heurística para construção de percursos • Lista Tabú • Método de busca baseado em caminho ótimo (com fator multiplicante)

  12. Método de buscasemfatormultiplicantes • Grafos • Fator multiplicante (Chains) • Busca em Largura • Busca em profundidade • Implicações

  13. Método de buscasemfatormultiplicantes

  14. Metodologia • Métodos de busca sem fator multiplicante • Heurística para construção de percursos • Lista Tabú • Método de busca baseado em caminho ótimo (com fator multiplicante)

  15. Heurística para construção de percursos • Três ou mais blocos iguais consecutivos • Dois blocos consecutivos • Analise de vizinhança • Implicações

  16. Metodologia • Métodos de busca sem fator multiplicante • Heurística para construção de percursos • Lista Tabú • Método de busca baseado em caminho ótimo (com fator multiplicante)

  17. ListaTabú • Hashtable • Matrizes linearizadas • Minimização de ciclos nos grafos • Armazenamento de caminhos promissores e ruins • Implicações

  18. Metodologia • Métodos de busca sem fator multiplicante • Heurística para construção de percursos • Lista Tabú • Método de busca baseado em caminho ótimo (com fator multiplicante)

  19. Método de busca baseado em caminho ótimo (com fator multiplicante) • Regra – Fator multiplicante • Expansão de estados • Implicações

  20. Desenvolvimento • Linguagem • Metodologia • Conceitos envolvidos • Agenda • Visão de mercado • Aplicabilidade em outros escopos

  21. Agenda

  22. Desenvolvimento • Linguagem • Metodologia • Conceitosenvolvidos • Agenda • Visão de mercado • Aplicabilidadeem outros escopos

  23. Visão de mercado • Lucroestimadoem 2010 no setor de TIC : US$165,69 bilhões

  24. Visão de mercado

  25. Visão de mercado

  26. Visão de mercado • Porcentagemmercado de games do mercado de TIC : 20%

  27. Desenvolvimento • Linguagem • Metodologia • Conceitosenvolvidos • Agenda • Visão de mercado • Aplicabilidadeem outros escopos

  28. Aplicabilidadeem outros escopos • Desenvolvimento educacional • Desenvolvimento profissional (Simuladores) • Treinamentos militares • Exercicios físicos

  29. Trabalhoscorrelatos • Artificial intelligence in games – James Wexler – University of Rochester • Games Research group – University of Alberta

  30. Melhorias • Heurísticas • IA dedicadas a chains ativas • Novosmodos de jogos

  31. Desafios • Alinhamento dos conceitos de IA tradicionais aos utilizados em jogos • Tecnicas e conceitos novos • Desenvolvimento do jogo • Inexistencia de guidelines • Escasso números de trabalhos correlatos

  32. Desafios • Analise de estados • Expansão de estados • Tempo de execução

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