Jogo 6561 (Variante do 2048)

Sobre o projeto.

Projeto realizado na disciplina de Inteligência artificial ministrada por Hendrik Macedo.

O projeto consistem na escolha de um dos jogos listados no site da CodeCup, uma plataforma que organiza competições de jogos.

O objetivo do projeto:

1. Escolher um dos jogos listados no link apresentado acima (escolhemos o 6561;
2. Modelar o jogo;
3. Configurar o servidor da competição (disponibilizado pela Codecup para cada jogo);
4. Criar um agente inteligente (IA) que consiga jogar e maximizar pontos.

Como falei anterior mente escolhemos o jogo 6561. O jogo possui a seguinte dinâmica:

O score é apenas a soma de todas as peças no tabuleiro.

1. O primeiro jogador (chamaremos de jogador A) escolhe uma coordenada para inserir uma peça de cor vermelha no tabuleiro (em uma coordenada vazia);
2. O segundo jogador (jogador B) escolhe outra coordenada vazia para inserir uma segunda peça de cor azul no tabuleiro;
3. Jogador 'A' insere uma terceira peça no tabuleiro, agora de cor cinza;
4. Jogador 'B' escolhe um movimento de giro: pode ser cima, baixo, esquerda e direita;
5. Jogador 'A' escolhe também um dos movimentos de giros citados à cima;
6. Esse processo se repete até que as não haja casa para inserir peças ou o tabuleiro esteja completamente vazio durante as rodadas. (na competição só é permitido ir até 1000 rodadas para somar pontos).

Regras do jogo:

1. Ao girar o tabuleiro para um dos lados escolhidos (cima, baixo, esquerda e direita) as peças podem ser combinadas ou apagadas;
2. Peças de mesma cor e mesmo valor são substiuidas por uma única peça com o valor original multiplicado por 3;
3. Peças com mesmo valor e cores diferentes se mutilam (desaparece do tabuleiro).

Para ver a lista completa das regras do jogo clique aqui.

Veja um demo da dinâmica do jogo. (Player 1 jogando cooperativamente com Player2)

Técnica de IA utilizada para o projeto.

Escolhemos o método de Monte Carlo com o critério UCT para modelar nosso agente.

Realizando as simulações com a IA

Aqui estamos realizando experimentos com a IA para encontrar um valor ideal para a contatante de Exploration, profundidade e simulações de Monte Carlo. Observe os testes em execução.

Run local

1. Intalar as dependencias

   1. pip install numpy;
   2. pip install colorama.

2. Executar o projeto

   1. python3 player-mcts-6561.py.

Run servidor caia (necessário apenas na competição)

• Rodar comando dos2unix player-mcts-6561.py na própria pasta do git;
• Copiar esse mesmo arquivo para pasta bin do caia;
• Renomear através do comando mv player-mcts-6561.py player1;
• Dar permissão de execução: chmod +x player1.

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Referências

• Russell, Stuart J. Artificial intelligence a modern approach. Pearson Education, Inc., 2010.
• BROWNE, Cameron B. et al. A survey of monte carlo tree search methods. IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in games, v. 4, n. 1, p. 1-43, 2012.
• Ai-boson