Projeto Robocode – IA de
Combate
Apresentação – 04/12
Integrantes do Grupo
• - Nome 1
• - Nome 2
• - Nome 3
• - Nome 4
• (Edite com os nomes corretos)
Objetivo do Projeto
• • Criar um robô inteligente no Robocode
• • Utilizar técnicas de IA e aprendizado das
aulas
• • Competir contra outros bots
• • Demonstrar estratégias, mira e
movimentação
Tecnologias Utilizadas
• • Linguagem: Java
• • Plataforma: Robocode
• • Referências: RoboWiki, Super Sample Bots
• • IDE: IntelliJ / VSCode
Arquitetura do Robô
• • Classe base: AdvancedRobot
• • Componentes:
• - Sistema de mira (Targeting)
• - Sistema de movimentação (Movement)
• - Detecção de inimigos (Radar)
• - Controle de energia
Estratégias implementadas
• • Mira linear aprimorada
• • Desvio baseado em padrão do inimigo
• • Radar com travamento contínuo (lock-on)
• • Ajuste dinâmico da potência de tiro
Repositório do Código
• Link do GitHub (substituir):
• https://github.com/usuario/projeto-robocode
Resultados dos Testes
• • Desempenho contra Sample Bots
• • Análise contra Super Sample Bots
• • Taxa de acerto da mira
• • Avaliação do movimento evasivo
Conclusão
• • IA apresentou comportamento consistente
• • Estratégias de targeting e movement foram
eficazes
• • Possíveis melhorias:
• - Wave Surfing
• - GuessFactor targeting

Apresentacao_inteligencia_ArtificialRobocodepptx

  • 1.
    Projeto Robocode –IA de Combate Apresentação – 04/12
  • 2.
    Integrantes do Grupo •- Nome 1 • - Nome 2 • - Nome 3 • - Nome 4 • (Edite com os nomes corretos)
  • 3.
    Objetivo do Projeto •• Criar um robô inteligente no Robocode • • Utilizar técnicas de IA e aprendizado das aulas • • Competir contra outros bots • • Demonstrar estratégias, mira e movimentação
  • 4.
    Tecnologias Utilizadas • •Linguagem: Java • • Plataforma: Robocode • • Referências: RoboWiki, Super Sample Bots • • IDE: IntelliJ / VSCode
  • 5.
    Arquitetura do Robô •• Classe base: AdvancedRobot • • Componentes: • - Sistema de mira (Targeting) • - Sistema de movimentação (Movement) • - Detecção de inimigos (Radar) • - Controle de energia
  • 6.
    Estratégias implementadas • •Mira linear aprimorada • • Desvio baseado em padrão do inimigo • • Radar com travamento contínuo (lock-on) • • Ajuste dinâmico da potência de tiro
  • 7.
    Repositório do Código •Link do GitHub (substituir): • https://github.com/usuario/projeto-robocode
  • 8.
    Resultados dos Testes •• Desempenho contra Sample Bots • • Análise contra Super Sample Bots • • Taxa de acerto da mira • • Avaliação do movimento evasivo
  • 9.
    Conclusão • • IAapresentou comportamento consistente • • Estratégias de targeting e movement foram eficazes • • Possíveis melhorias: • - Wave Surfing • - GuessFactor targeting