@MASTERSTHESIS{ 2011:250832757,
 	title = {Otimiza??o da fun??o de avalia??o de Domin? de 4 pontas utilizando Algoritmo gen?tico},
 	year = {2011},
 	url = "https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6478",
 	abstract = "O domin? de 4 pontas, popular no Estado do Amazonas, ? uma varia??o do jogo de domin?
 possivelmente originado na China. No domin? de 4 pontas, as partidas s?o disputadas entre
 duas duplas e os jogadores devem elaborar estrat?gias baseadas em tr?s objetivos principais:
 pontuar, facilitar jogadas futuras da dupla e dificultar as jogadas dos advers?rios. Por?m, em
 nenhum momento os jogadores tem conhecimento sobre as pe?as em posse dos demais
 jogadores, o que caracteriza o domin? como um jogo de informa??es imperfeitas, onde a
 busca no espa?o de solu??es ? uma tarefa mais complexa do que em jogos de informa??es
 perfeitas. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um agente inteligente para o jogo de
 domin? de 4 pontas, cuja escolha das jogadas ? feita atrav?s de uma fun??o de avalia??o. A
 fun??o de avalia??o se baseia em informa??es sobre o estado presente de jogo para realizar a
 escolha das jogadas de acordo com os objetivos do jogo. Foram propostas quatro poss?veis
 estrat?gias a serem adotadas pelo agente inteligente para o domin? de 4 pontas: uma estrat?gia
 que considera os tr?s objetivos principais simultaneamente, uma estrat?gia que prioriza
 apenas o pr?prio jogador, uma estrat?gia que prioriza apenas o parceiro de dupla e uma
 estrat?gia que somente visa bloquear as a??es advers?rias. Por priorizarem diferentes
 objetivos do jogo, cada estrat?gia ? representada por uma fun??o de avalia??o distinta. A
 escolha dos coeficientes ?timos para estas fun??es de avalia??o foi realizada utilizando
 Algoritmos Gen?ticos, uma t?cnica de busca inspirada na Teoria da Evolu??o de Darwin. O
 crit?rio de avalia??o usado para determinar a melhor solu??o foi o n?mero de vit?rias em
 5000 partidas de domin? e as otimiza??es foram divididas em tr?s etapas. Inicialmente, para
 cada estrat?gia, o algoritmo gen?tico maximizou a quantidade de vit?rias contra uma dupla
 que adotava a estrat?gia b?sica de jogo. Na segunda etapa, as estrat?gias foram otimizadas
 jogando contra elas mesmas, onde a dupla advers?ria usou os coeficientes otimizados na
 primeira etapa. Na ?ltima etapa, cada estrat?gia foi otimizada contra as outras tr?s, onde estas
 utilizavam os coeficientes otimizados na segunda etapa. Devido ? natureza estoc?stica do
 algoritmo gen?tico, todas as otimiza??es foram executadas 10 vezes, permitindo que a m?dia
 e desvio-padr?o dos resultados fossem obtidos. Com estas informa??es, foram aplicados
 testes estat?sticos para determinar a signific?ncia da quantidade de vit?rias. O teste mostrou
 que duas estrat?gias alcan?aram resultados superiores ? fun??o desenvolvida em um trabalho
 anterior. Comparando o desempenho entre as quatro estrat?gias propostas, concluiu-se que a
 estrat?gia que abrange os tr?s objetivos de jogo ? superior ?s demais, as estrat?gias que
 priorizam apenas um jogador da dupla apresentam desempenho equivalente e a estrat?gia que
 se foca apenas em atrapalhar os advers?rios possui desempenho inferior ?s anteriores. A
 melhor estrat?gia otimizada nesta pesquisa tamb?m foi avaliada contra duplas formadas por
 jogadores humanos. Contra jogadores experientes, a estrat?gia n?o apresentou desempenho
 satisfat?rio, ganhando apenas 32% das partidas. Por?m, contra jogadores casuais, ganhou em
 78% dos jogos disputados.",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de P?s-gradua??o em Engenharia El?trica},
 	note = {Faculdade de Tecnologia}
}