Na área de jogos, é muito comum desenvolvermos agente inteligente para controlar o comportamento do inimigo. Eles são chamados de NPC (Non Player C...

Na área de jogos, é muito comum desenvolvermos agente inteligente para controlar o comportamento do inimigo. Eles são chamados de NPC (Non Player Characteres), ou Personagens Não Jogadores, em Português.
Considere que você deseja programar um sistema inteligente para controlar os fantasminhas do jogo PacMan, ilustrado na figura abaixo. Esse fantasminha tem acesso à posição de todos os demais fantasmas e à posição do jogador, mas não possui o mapa do labirinto.
Se não houver um padrão de movimentação identificável no jogador, não é possível desenvolvermos um agente inteligente para o fantasminha.
Como o jogo possui múltiplos fantasmas, podemos considerar que os fantasmas do PacMan utilizam uma estratégia multiagente.
Um agente baseado em objetivo poderia implementar um fantasma.
A percepção do agente pode ser melhorada com a utilização de um serviço cognitivo como visão computacional.
O agente baseado em modelo é a estratégia mais eficiente e simples para resolver o problema no cenário proposto. Basta configurar o objetivo como sendo minimizar a distância entre o fantasma e o jogador. Neste caso, o agente sempre irá correr atrás do jogador, independentemente de haver um padrão de movimento, ou não. Esse jogo pode utilizar estratégia multiagente, mas o cenário proposto não sugere isso. Para haver uma estratégia multiagente, as ações devem ser coordenadas e os agentes devem se comunicar. Uma estratégia multiagente permitiria aos fantasmas encurralarem o jogado. A visão computacional, ou qualquer outro serviço cognitivo, não teriam utilidade aqui, pois os únicos dados dos sensores do agente são as posições dos personagens e do jogador. Não há o trânsito de imagem no jogo.
Sobre o agente inteligente controlador do jogo de PacMan, podemos afirmar que:
Se não houver um padrão de movimentação identificável no jogador, não é possível desenvolvermos um agente inteligente para o fantasminha.
Como o jogo possui múltiplos fantasmas, podemos considerar que os fantasmas do PacMan utilizam uma estratégia multiagente.
Um agente baseado em objetivo poderia implementar um fantasma.
A percepção do agente pode ser melhorada com a utilização de um serviço cognitivo como visão computacional.
O agente baseado em modelo é a estratégia mais eficiente e simples para resolver o problema no cenário proposto. Basta configurar o objetivo como sendo minimizar a distância entre o fantasma e o jogador. Neste caso, o agente sempre irá correr atrás do jogador, independentemente de haver um padrão de movimento, ou não. Esse jogo pode utilizar estratégia multiagente, mas o cenário proposto não sugere isso. Para haver uma estratégia multiagente, as ações devem ser coordenadas e os agentes devem se comunicar. Uma estratégia multiagente permitiria aos fantasmas encurralarem o jogado. A visão computacional, ou qualquer outro serviço cognitivo, não teriam utilidade aqui, pois os únicos dados dos sensores do agente são as posições dos personagens e do jogador. Não há o trânsito de imagem no jogo.
a) II e III
b) III e IV
c) I e IV
d) I e II