Este projeto implementa o algoritmo Q-Learning para treinar um agente em um jogo inspirado no clássico 'Snake'. O Q-Learning é uma técnica de aprendizado por reforço que permite que um agente aprenda a tomar decisões ótimas em um ambiente desconhecido, maximizando uma recompensa cumulativa ao longo do tempo.
O jogo consiste em um agente (cobra) que precisa coletar frutas evitando colidir com seu próprio corpo ou as bordas do tabuleiro. O agente utiliza o Q-Learning para aprender a escolher ações que maximizem sua pontuação.
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Estado do Jogo: O estado atual do jogo é representado pela posição do jogador, da fruta e da trilha.
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Ações Disponíveis: As ações disponíveis para o agente são 'up', 'down', 'left' e 'right'.
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Tabela Q: A tabela Q é utilizada para armazenar o valor de ação para cada par de estado e ação possível.
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Atualização da Tabela Q: A tabela Q é atualizada usando a equação Q-Learning: Q(s, a) = Q(s, a) + α [r + γ max Q(s', a') - Q(s, a)], onde α é a taxa de aprendizado, γ é o fator de desconto, r é a recompensa instantânea, s é o estado atual, a é a ação tomada, e s' é o próximo estado.
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Treinamento e Execução: O projeto oferece métodos para treinar o agente usando o Q-Learning e executar o agente treinado para jogar o jogo.
Este projeto está licenciado sob a licença MIT. Consulte o arquivo LICENSE para obter mais informações.
- Rodrigo Santana Camargo - Comp Sci Student - Rodrigo Santana Camargo - **
- Tiago Alves de Farias - Comp Sci Student - Tiago Alves de Farias - **
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