Técnicas de Aprendizado por Reforço Aplicadas em Jogos Eletrônicos na Plataforma Geral do Unity - Haddad, Gabriel Prudencio; Julia, Rita Maria Silva; Faria, Matheus Prado Prandini (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2021: Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e ComputacionalDO - 10.5753/eniac.2021.18285, 2021)
O objetivo do presente trabalho é investigar o desempenho de agentes jogadores baseados em aprendizado por reforço mais especificamente, nos algoritmos Q-Learning e Deep Q-Networks (DQN) por meio da plataforma Unity. Para tanto, os autores implementam nela agentes jogadores de Basic e GridWorld que são treinados segundo tais algoritmos. A fim de avaliar o desempenho desses agentes, foi efetuada uma análise comparativa entre eles e os melhores agentes jogadores desses jogos disponibilizados na plataforma Unity, os quais são baseados nas técnicas de aprendizagem Proximal Policy Optimization (PPO) e Soft Actor-Critic (SAC).