Aprendizado de máquina por reforço aplicado no Jogo de Cartas Uno

Resumo

Ambientes estocásticos e complexos como os jogos de cartas representam um verdadeiro desafio para a Inteligência Artificial. Este artigo propõe a aplicação do algoritmo Q-learning, uma popular técnica de aprendizado de máquina por reforço utilizada em cenários determinísticos e não determinísticos. Para validar essa aplicação no cenário proposto, foi necessário desenvolver uma plataforma computacional fiel ao ambiente de jogo desenvolvido para este trabalho em que modelos de agentes artificiais foram implantados visando construir um agente com desempenho superior. As experimentações demonstraram resultados favoráveis mesmo com as limitações impostas pelo ambiente ao aprendizado do agente