Eficácia da Otimização de Parâmetros do Proximal Policy Optimization para Agentes em um Jogo Digital: Um Estudo Comparativo - Minoves, Cristhian S.; Cruz, André R. da (Anais do Workshop de Sistemas de Informação (WSIS); 2025: Anais do XVI Workshop de Sistemas de InformaçãoDO - 10.5753/wsis.2025.15254, 2025)
O papel dos personagens autônomos não humanos tem se tornado fundamental com a crescente demanda por ambientes imersivos em jogos digitais. No entanto, a otimização da configuração desses agentes inteligentes apresenta um desafio complexo para os desenvolvedores, dada a intrínseca natureza de seus modelos e o vasto número de parâmetros envolvidos. Este trabalho se propõe a comparar a eficácia de duas heurísticas de sintonia de parâmetros: uma baseada em otimização Bayesiana via Processos Gaussianos e outra em um procedimento de corrida iterado utilizando o método iRace. Ambas as heurísticas foram aplicadas à sintonia de parâmetros da técnica Proximal Policy Optimization (PPO), uma abordagem baseada em redes neurais, visando o treinamento de um agente para jogar Push The Block. Para isso, um experimento computacional foi conduzido. Após a sintonização, os conjuntos de parâmetros otimizados, juntamente com a configuração padrão, foram testados em um horizonte de tempo estendido. Os resultados obtidos indicaram que a sintonia realizada pelo iRace superou as demais abordagens, fornecendo um conjunto de parâmetros que aprimorou significativamente a eficácia do agente.