O Impacto da Função de Recompensa no Treinamento de Agentes DQN em Jogos 2D - Tiago, Lucas M.; Abdala, Daniel D. (Anais da Escola Regional de Informática do Triângulo Mineiro (ERI-TM), 2026)
O desenvolvimento de agentes inteligentes em jogos tem atraído crescente interesse, devido aos recentes avanços em inteligência artificial. Embora algoritmos como Deep Q Network (DQN) apresentem notável desempenho, sua implementação não é uma tarefa trivial. Este trabalho analisa o framework de criação e treinamento desses agentes, destacando a função de recompensa como o componente crítico a ser adaptado em cada ambiente. Para validar essa análise, três agentes distintos foram criados, treinados e avaliados.