| Campo Dublin Core | Valor | Língua |
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| dc.contributor.advisor | Ladeira, Marcelo | - |
| dc.contributor.author | Queiroz, Raphael Luís Souza de | - |
| dc.identifier.citation | QUEIROZ, Raphael Luís Souza de. Procural Content Generation - Algoritmo Genético (PCG-AG) com paralelização. 2021. 19 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia da Computação) — Universidade de Brasília, Brasília, 2021. | pt_BR |
| dc.description | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2021. | pt_BR |
| dc.description.abstract | Esse projeto aborda o estudo de desenvolvimento de novos conteúdos especificamente para
jogos utilizando Procedural Content Generation (PCG). Existem estudos de vários méto-
dos para o PCG que são utilizado por várias empresas para criação de seu jogos. Dentre
esses métodos, para esse projeto foi escolhido o método de Algoritmo Genético (AG) com
divisão do problema em partes menores e paralelização na execução. O objetivo principal
do projeto é otimizar a geração solução de problemas mais simples com um menor tempo
de execução sem aumentar significativamente o custo e o esforço da máquina e extender
esse estudo para problemas mais complexos. Com a disponibilização do framework Mario
AI, foi possível prototipar todo o conteúdo gerado a partir desse estudo. | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Jogos digitais | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Algoritmos genéticos | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Framework | pt_BR |
| dc.title | Procural Content Generation - Algoritmo Genético (PCG-AG) com paralelização | pt_BR |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2023-10-05T13:14:03Z | - |
| dc.date.available | 2023-10-05T13:14:03Z | - |
| dc.date.submitted | 2021 | - |
| dc.identifier.uri | https://bdm.unb.br/handle/10483/36293 | - |
| dc.language.iso | Português | pt_BR |
| dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta. | pt_BR |
| dc.description.abstract1 | This project deals with the study of new contents developed specially for games using
Procedural Content Generation (PCG). There are many studies for PCG that are used
by many companies to develop their games. For this project the chosen method was
Generic Algorithm (GA) spliting the main problem in small pieces and parallelizing the
execution. The main objective to this paper is optimize the solution generation on simple
problems lowering the execution time and without increasing significantly the costs and
machine effort and extend it to more complex problems. Mario AI Framework made
possible to prototype all the generated content from this study. | pt_BR |
| Aparece na Coleção: | Engenharia da Computação
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