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Estatística
Título: D-ENGINE: FRAMEWORK PARA A EXECUÇÃO ALEATÓRIA DE PLANOS EM MODELOS BASEADOS EM AGENTES
Autor: WALDECIR VICENTE FARIA
Colaborador(es): HELIO CORTES VIEIRA LOPES - Orientador
BRUNO FEIJO - Coorientador
Catalogação: 24/MAI/2016 Língua(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Notas: [pt] Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
[en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio.
Referência(s): [pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=26462&idi=1
[en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=26462&idi=2
DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.26462
Resumo:
Uma questão importante em sistemas baseados em agentes é como executar uma ação planejada de uma maneira aleatória. Saber responder esta questão é fundamental para manter o interesse do usuário em um determinado produto, não apenas porque torna a experiência menos repetitiva, mas também porque a torna mais realista. Este tipo de execução de ações pode ser aplicado principalmente em simuladores, jogos sérios ou de entretenimento que se baseiam em modelos de agentes. Algumas vezes, a aleatoriedade pode ser obtida pela simples geração de números aleatórios. Porém, quando estamos criando um produto mais complexo, é recomendável usar algum conhecimento estatístico ou estocástico para não arruinar a experiência de consumo deste produto. Neste trabalho, nós damos suporte à criação de animações e histórias dinâmicas e interativas usando um modelo arbitrário baseado em agentes. Para isto, inspirado em métodos estocásticos, nós propomos um novo framework, chamado D-Engine, que é capaz de criar um conjunto de timestamps aleatórios, mas com um comportamento esperado bem conhecido, que descrevem a execução de ações em regime de tempo discreto e a uma determinada taxa. Ao mesmo tempo em que estes timestamps nos permitem animar uma história, uma ação ou uma cena, os resultados gerados com o nosso framework podem ser usados para auxiliar outras aplicações, tais como previsões de resultado, planejamento não determinístico, mídia interativa e criação de estórias. Nesta dissertação também mostramos como criar dois aplicativos diferentes usando o framework proposto: um cenário de duelo em um jogo e um site de leilões interativo.
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