(untitled) (Revista Brasileira de Computação Aplicada, 2022)
O mercado de jogos movimenta bilhões de dólares por ano e está crescendo exponencialmente. O aprendizado por reforço é uma técnica de tentativa e erro que está diretamente relacionada a esse mercado. Assim, o estudo dessas técnicas em jogos populares torna-se relevante, como o estudo de caso deste projeto, o jogo Pac-man. Este trabalho tem como objetivo utilizar métricas para validar os resultados obtidos na simulação de algoritmos de aprendizado por reforço e sua validação baseada em algumas métricas, como recompensadas ganhas pelo agente, a exploração do ambiente, sua completude e o tempo de cada simulação. Vários testes foram realizados com cada algoritmo testado e os resultados demonstram que para ambientes com comportamentos com imprevisibilidade, o aprendizado por reforço tende a demorar muito a convergir.