• Informações do Trabalho

Titulo Ferramenta de apoio automatizado à fase de balanceamento de regras em jogos de turnos Subtítulo Autor CELSO GABRIEL DUTRA ALMEIDA MALOSTO Orientador IGOR DE OLIVEIRA KNOP Resumo O mercado de jogos autorais apresenta um crescimento contínuo, com milhares de jogos publicados ao ano nas maiores feiras do mundo. Esse crescimento cria uma demanda por melhorias nas ferramentas de apoio à fase de criação. Nessa fase, um protótipo passa por play-test repetidamente a fim de identificar desbalanceamentos e estratégias dominantes, o que exige muito tempo e recursos humanos. Esta pesquisa busca explorar meios para aliviar a necessidade da equipe de play-test, ao explorar por exaustão os sistemas do jogo usando agentes inteligentes. Dessa forma, espera se que os humanos se concentrem nos aspectos da experiência de jogo e não em testes de estresse. Esta é uma pesquisa exploratória na qual é avaliado o uso de agentes inteligentes treinados por métodos de self-play e reforço não supervisionado como usados pelo projeto AlphaZero, que é baseado nos métodos de busca em árvore de Monte Carlo (MCTS) e de redes neurais residuais (ResNets). Foi criado um sistema computacional de representação de jogos de turnos, de geração e treinamento de agentes inteligentes e de simulação e avaliação de partidas, que foi testado com o jogo Ligue 4. Dados colhidos durante e após o processo de treinamento são utilizados para levantar observações do comportamento emergente das regras do jogo. Com as partidas sintéticas, a equipe de desenvolvimento passa a ter um conjunto de milhares de partidas para avaliar, em vez de algumas dezenas. Essa abordagem permitiu visua lizar métricas acerca do jogo e indicou a viabilidade de usar o método de play-test automatizado como apoio ao projetista. Palavras-Chave game design, play-test automático, AlphaZero, redes neurais artificiais