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Utilização de um sistema de previsão de peças para o jogo tetris

dc.contributor.advisorLopes, Kennedy Reurison
dc.contributor.advisormailkennedy.lopes@ufersa.edu.br
dc.contributor.authorAndrade, Alexander Alves de
dc.contributor.referee1Lopes, Kennedy Reurison
dc.contributor.referee2Domingues, Rebeka Oliveira
dc.contributor.referee3Silva, Bruno Borges da
dc.coverage.spatialPau dos Ferros
dc.date.accessioned2026-07-08T18:09:46Z
dc.date.available2026-07-08T18:09:46Z
dc.date.issued2026-06-25
dc.description.abstractEste projeto apresenta o desenvolvimento e avaliação de um agente inteligente para o jogo tetris, com foco na otimização em decisões em tempo real. o tetris foi classificado por pesquisas como um problema NP-completo, ou seja, torna inviável construir um algoritmo capaz de tomar sempre a melhor decisão, todas as vezes, em longos períodos de tempo. Logo, a solução proposta foi combinar heurísticas com técnicas de previsão para simular cenários e chegar o mais próximo de decisões satisfatória, prevendo não apenas onde a peça atual encaixa melhor, mas verificando a próxima peça também. Os resultados demonstraram aumentos bastante significativos, onde a pontuação média sem o lookahead ficou três vezes menor do que utilizando o algoritmo, reduzindo bastante a altura de colunas, buracos criados, evitando um cenário rápido de fim de jogo. Concluindo que a antecipação de estados futuros, é indispensável em problemas de otimização em tempo real.
dc.description.abstract2This project presents the development and evaluation of an intelligent agent for the Tetris game, focusing on optimization in real-time decisions. Tetris has been classified by research as an NP-complete problem, meaning it is impossible to build an algorithm capable of always making the best decision, every time, over long periods of time. Therefore, the proposed solution was to combine heuristics with forecasting techniques to simulate scenarios and get as close as possible to satisfactory decisions, predicting not only where the current piece fits best, but also checking the next piece. The results showed quite significant increases, where the average score without lookahead was three times lower than using the algorithm, significantly reducing the height of columns and holes created, avoiding a quick end-of-game scenario. In conclusion, anticipating future states is indispensable in real-time optimization problems.
dc.description.physical42 f.
dc.format.mimetypepdf
dc.identifier.bibliographicCitationANDRADE, Alexander Alves de. Utilização de um sistema de previsão de peças para o jogo tetris. 42 f. 2006. Monografia (Bacharelado Interdisciplinar em Tecnologia da Informação) – Centro Multidisciplinar de Pau dos Ferros, Universidade Federal Rural do Semi-Árido, Pau dos Ferros, 2026.
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/15372
dc.language.isopt_BR
dc.publisher.centerCentro Multidisciplinar de Pau dos Ferros - CMPF
dc.publisher.countryBrasil
dc.publisher.departmentDepartamento de Engenharias e Tecnologia - DETEC
dc.publisher.initialsUFERSA
dc.publisher.institutionUniversidade Federal Rural do Semi-Árido
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.holderUFERSA
dc.rights.licenseAttribution-ShareAlike 3.0 Brazilen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/br/
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::TECNOLOGIA DA INFORMACAO
dc.subject.keywordOtimização
dc.subject.keywordHeurística
dc.subject.keywordTetris
dc.subject.keywordLookahead
dc.titleUtilização de um sistema de previsão de peças para o jogo tetris
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis

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