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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/10769| Título: | Uma abordagem baseada em busca para geração de times em jogos MOBA |
| Título(s) alternativo(s): | A search-based approach for team generations in MOBA games |
| Autor(es): | Costa, Lincoln Magalhães |
| Orientador(es): | Souza, Francisco Carlos Monteiro |
| Palavras-chave: | Algorítmos computacionais Jogos eletrônicos Inteligência artificial Computer algorithms Electronic games Artificial intelligence |
| Data do documento: | 25-Nov-2019 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Dois Vizinhos |
| Citação: | COSTA, Lincoln Magalhães. Uma abordagem baseada em busca para geração de times em jogos MOBA. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Dois Vizinhos, 2019. |
| Resumo: | Multiplayer Online Battle Arena e League of Legends são, respectivamente, um dos gêneros e jogos eletrônicos mais jogados atualmente. Este é um estilo de jogo no qual os competidores são separados em dois times com o objetivo de destruir a base inimiga. Um dos processos mais importantes de LoL é a seleção dos campeões que serão utilizados durante a partida, já que isso envolve a estratégia da equipe e diversos fatores e variáveis que são importantes para o desenrolar da partida, como os atributos e habilidades de cada personagem. Por possuir múltiplas variáveis, é considerado um problema complexo e que possibilita a aplicação de técnicas de busca e de inteligência artificial para encontrar melhores resultados e evitar erros. Neste contexto, o principal objetivo deste projeto é prover uma abordagem capaz de facilitar as decisões nos processos que antecedem o início de uma partida de League Of Legends. Para isso, foi realizado um estudo à respeito dos conceitos relacionados ao projeto por meio de uma busca e revisão de literatura, e técnicas para análise de dados foram investigadas. Além disso, foi obtida uma base de dados com informações dos campeões e de seus atributos. Ela foi utilizada pela abordagem para gerar equipes e avaliá-los de acordo com as composições obtidas. Os resultados mostram que essa foi uma boa abordagem para o contexto, já que a média de fitness das três estratégias analisadas foi de 88.38%, com a melhor delas alcançando 96.87% em uma das configurações utilizadas. O tempo de execução também foi satisfatório, visto que esses resultados foram alcançados em execuções que duraram menos de 1 segundo. |
| Abstract: | In recent years, Multiplayer Online Battle Arena and League of Legends are the most played genre and game. This is a genre which competitors are separated into two teams facing each other in a common objective, that generally involves destroying the opponent base. One of the most important steps in LoL is the selection of the champions who are will be used in the match, since this involves many factors and variables that are important to the match such as attributes and abilities of each character. Due to several variables, it is considered a complex problem and can be handled with search-based and artificial intelligence techniques, because they are known to achieve good results in complex applications. In this context, the main objective of this project is to contribute with the players and professionals, providing an approach to facilitate the decisions made during the picks and bans before a League of Legends game. Thus, we conducted a study about the concepts regarding the project through a search and review of the literature. In addition, a database with champions information and their attributes were obtained it’s going to be used by the algorithms to generate teams and evaluate them according to their compositions. Results shows that this was a good approach for this context, since the fitness average of the three analyzed strategies was 96.87% using one of the configurations. The execution time was also satisfactory, since those results was reached in executions that last less than one second. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/10769 |
| Aparece nas coleções: | DV - Engenharia de Software |
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