Title: LS-Draughts: Um Sistema De Aprendizagem Para Damas Com Geração Automática De Características
Authors: Castro Neto, Henrique; Julia, Rita Maria Silva
Resumo: O objetivo deste trabalho é apresentar um Sistema de Aprendizagem para Damas o LS-Draughts, que visa, por meio da técnica dos Algoritmos Genéticos (AGs), gerar, automaticamente, um conjunto de características mínimas necessárias e essenciais de um jogo de Damas, de forma a otimizar o treino de um agente jogador. Este agente consiste em uma Rede Neural Artificial no qual os pesos são atualizados através do método de Aprendizagem por Reforço TD(λ) – método das Diferenças Temporais. O mapeamento NET-FEATUREMAP é utilizado para representar o estado do tabuleiro do jogo na entrada da rede neural. A saída da rede corresponde a um número real (predição) que indica o quanto o estado de entrada da rede é favorável ao agente. O agente é treinado utilizando a técnica de treinamento por self-play com clonagem e a melhor ação a ser executada em função do estado do jogo é escolhida por meio do algoritmo de busca Minimax. Tal processo de aprendizagem é análogo ao do jogador NeuroDraughts de Mark Lynch. Entretanto, o LS-Draughts expande o NeuroDraughts ao fazer a geração automática de um conjunto eficaz e resumido de características a ser utilizado no mapeamento NET-FEATUREMAP, ao passo que, o último, utiliza um conjunto de características fixo e definido manualmente. Foi efetuado um torneio entre o melhor jogador obtido pelo LSDraughts e o jogador disponível do NeuroDraughts. Os resultados do torneio, vencido pelo jogador do LS-Draughts, evidenciam o fato de o AG representar uma importante ferramenta de melhoria no desempenho geral desses jogadores automáticos.
Keywords: Rede Neural Artificial; Aprendizagem de Máquina; Aprendizagem por Reforço; Algoritmos Genéticos; Diferenças Temporais; Teoria dos Jogos
Pages: 6
Paper as PDF: 50100107.pdf
BibTex file: 50100107.bib