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Título: Otimização de equipes em League of Legends utilizando algoritmos genéticos multiobjetivo
Autor: Vieira, Lucas Marsol
Orientador: Garrozi, Cícero
Endereco Lattes do orientador : http://lattes.cnpq.br/0488054917286587
Palavras-chave: Jogos eletrônicos;League of Legends (Jogo);Algoritmos genéticos
Data do documento: 3-Jun-2022
Citação: VIEIRA, Lucas Marsol. Otimização de equipes em League of Legends utilizando algoritmos genéticos multiobjetivo. 2022. 20 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) - Departamento de Estatística e Informática, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2022.
Abstract: League of Legends, a game of the Multiplayer Online Battle Arena or MOBA category (as it is popularly known), continues to be one of the highest paying electronic games in the world. This category is based on two teams that face each other on a symmetrical map with the objective of destroying the opposing base. One of the main points in this style of play and more specifically in League of Legends is the character selection stage (also known as champions), as it will guide the strategy of each team. In this step, players select which characters they will use within the game, where each character has characteristics and abilities that are different from the others. As it involves several factors in the selection process, it is considered a complex problem that can be solved with search techniques and artificial intelligence to find the best solutions. In this project, a new approach through Multi-Objective Evolutionary Algorithms (MOEA) is presented to generate teams in the game. In order to estimate the quality of the generated teams, a survey was conducted with a group of players. Significant results were achieved with this approach, obtaining an average rating of 4.5 for a total of 5 points.
Resumo: O League of Legends, jogo da categoria Multiplayer Online Battle Arena ou MOBA (como é conhecido popularmente), segue sendo um dos jogos eletrônicos que mais pagam em premiação no mundo. Esta categoria se baseia em dois times que se enfrentam em um mapa simétrico com o objetivo de destruir a base adversária. Um dos principais pontos nesse estilo de jogo e mais especificamente no League of Legends é a etapa de seleção de personagens (também conhecidos como campeões), visto que irá guiar a estratégia de cada equipe. Nesta etapa, os jogadores selecionam quais personagens irão utilizar dentro da partida, onde cada personagem possui características e habilidades distintas dos demais. Por envolver diversos fatores no processo de seleção, é considerado um problema complexo que pode ser resolvido com técnicas de busca e inteligência artificial para encontrar as melhores soluções. Neste projeto uma nova abordagem através de Algoritmos Evolucionários Multiobjetivo (MOEA) é apresentada para geração de equipes no jogo. Com o objetivo de estimar a qualidade das equipes geradas, foi conduzida uma pesquisa com um grupo de jogadores. Foram atingidos resultados significantes com essa abordagem, obtendo uma avaliação média de 4.5 para um total de cinco pontos.
URI: https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/3166
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