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<title>SIRLab: 2D</title>
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<span class="title">Laboratório de Sistemas Inteligentes e Robótica</span>
<span class="tagline">FAETERJ-Petrópolis<br>
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<h4>Futebol Simulado</h4>
<p>Essa é a categoria mais antiga das competições simuladas da RoboCup, nessa categoria busca-se simular de maneira mais realistica possível uma partida de futebol.</p>
</div>
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<div class="col-xs-12">
<h4>Diagrama de Voronoi</h4>
<p><img src="assets/images/voronoi.png" alt=""></p>
</div>
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<h4>Equação: Evolução Diferencial</h4>
<p><p><img src="assets/images/DE.png" alt="" class="" width="100%" ></p></p>
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<h1 class="page-title">RoboCup 2D Soccer Simulation</h1>
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<p><img src="assets/images/2d.png" alt="" class="" width="100%" ></p>
<p>
A categoria se trata de uma competição simulada de futebol, estando presente em competições, como: Competição Brasileira de Robótica (CBR), Competição Latino-Americana de Robótica (LARC) e a Competição Mundial de Robótica (RoboCup). Nessa competição é utilizado o paradigma de programação orientado a agentes que trata-se de uma inteligência computacional ou articial distribuída com finalidade de resolver um problema maior. Na categoria dois times de 11 agentes jogam futebol em um simulador desenvolvido para ambientar de forma realística um jogo de futebol. Os agentes ficam cansados, se machucam, possuem a visão de somente 180º a sua frente, somente escutam comandos de outros agentes a uma distância máxima de 5 metros e precisam a todo instante trocar informações entre sí.
</p>
</article>
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<h1 class="page-title">Trabalhos realizados no 2D</h1>
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<p>
Foi utilizando a base HELIOS para desenvolver os trabalhos do laboratório, por padrão é utilizado uma malha de pontos que definem o posicionamento dos agentes em campo em relação a localização da bola em campo, como pode ser visto abaixo:
</p>
<p><img src="assets/images/delauney.png" alt="" class="" width="100%" ></p>
<p>
Essa malha criada a partir da técnica de triangulação de delauney é responsável pelo movimento dos a gentes em campo, ou seja, está diretamente relacionada com a quantidade de passos que cada a gente deve realizar em campo. Caso essa malha seja mal balanceada os jogadores começam a se cansar mais do que o normal. Para definirmos a melhor configuração que uma malha pode possuir, empregamos com sucesso uma técnica de inteligência computacional, um algoritmo evolutivo conhecido por Evolução Diferencial (DE). A técnica consiste em representar uma solução, ou seja, a malha, como um indivíduo de uma população. A partir desse indivíduo é aplicado uma mutação no mesmo, por exemplo, alterar um ponto na malha, adicionar um ponto na malha ou remover um ponto da malha, assim gerando uma população de N indivíduos diferentes do original. Por fim os individuos são avaliados e uma parcela passa para uma nova geração que também sofre mutações da população anterior, esse processo é repetido K vezes até que a malha converja para uma solução boa.
</p>
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