Título: Modelagem de Padrões de Jogadas de Poker via Inteligência Computacional
Autores: Wilson Filho, Max;Gomes, Rogério;Santos, Bruno
Resumo:
O presente artigo propõe a modelagem de dois sistemas, Neurofuzzy e baseados em Redes Neurais Artificiais, que emulam jogadas de Poker, da modalidade Texas Hold’em No Limit, realizadas por um jogador real, com a finalidade de se obter um sistema computacional com operação offline que possa auxiliar na tomada de decisões de jogadas mais lucrativas. Os sistemas desenvolvidos foram comparados a quatro tipos de jogadores em um ambiente real de jogo durante 500 rodadas de teste. Os resultados obtidos demonstraram que o sistema Neurofuzzy foi o mais rentável, obtendo um lucro de 272,5% em relação ao valor inicial investido, seguido das Redes Neurais Artificiais com um lucro de 244,5%. Em todos os casos, os resultados dos modelos propostos foram superiores aos apresentados pelos quatro jogadores da literatura utilizados como modelos.
Palavras-chave:
Poker;Texas Hold’em;ANFIS;Redes Neurais Artificiais
Páginas: 12
Código DOI: 10.21528/CBIC2017-38
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