O Impacto da Função de Recompensa no Treinamento de Agentes DQN em Jogos 2D
Resumo
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.Referências
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Publicado
15/06/2026
Como Citar
TIAGO, Lucas M.; ABDALA, Daniel D..
O Impacto da Função de Recompensa no Treinamento de Agentes DQN em Jogos 2D. In: ESCOLA REGIONAL DE INFORMÁTICA DO TRIÂNGULO MINEIRO (ERI-TM), 1. , 2026, Uberlândia/MG.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2026
.
p. 143-147.
DOI: https://doi.org/10.5753/eritm.2026.27448.
