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ojs-article-125292021-11-03T19:38:58Z Development of an AI-based bot to Tibia MMORPG Desenvolvimento de um bot baseado em IA para o MMORPG Tibia Castanheira Retes de Sousa, Thiago Carvalho, Rafael Lima de Automated bot Tibia Artificial Intelligence Inteligência Artificial Tibia Bot automatizado Artificial Intelligence has always been used in designing of automated agents for playing games such as Chess, Go, Defense of the Ancients 2, Snake Game, billiard and many others. In this work, we present the development and performance evaluation of an automated bot that mimics a real life player for the RPG Game Tibia. The automated bot is built using a combination of AI techniques such as graph search algorithm A* and computer vision tools like template matching. Using four algorithms to get global position of player in game, handle its health and mana, target monsters and walk through the game, we managed to develop a fully automated Tibia bot based in raw input image. We evaluated the performance of the agent in three different scenarios, collecting and analyzing metrics such as XP Gain, Supplies Usage and Balance. The simulation results shows that the developed bot is capable of producing competitive results according to in-game metrics when compared to human players. A Inteligência Artificial sempre foi usada na concepção de agentes automatizados para jogos como Xadrez, Go, Defense of the Ancients 2, Snake Game, bilhar e muitos outros. Neste trabalho, apresentamos o desenvolvimento e avaliação de desempenho de um bot automatizado que imita um jogador da vida real para o jogo RPG Tibia. O bot automatizado é construído usando uma combinação de técnicas de IA, como o algoritmo de pesquisa de grafo A * e ferramentas de visão computacional, como correspondência de modelos. Usando quatro algoritmos para obter a posição global do jogador no jogo, lidar com sua saúde e mana, mirar em monstros e caminhar pelo jogo, conseguimos desenvolver um bot do Tibia totalmente automatizado baseado em imagem de entrada bruta. Avaliamos o desempenho do agente em três cenários diferentes, coletando e analisando métricas como Ganho XP, Uso de Suprimentos e Balanço. Os resultados da simulação mostram que o bot desenvolvido é capaz de produzir resultados competitivos de acordo com as métricas do jogo quando comparado a jogadores humanos. Universidade Federal do Tocantins 2021-08-11 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://sistemas.uft.edu.br/periodicos/index.php/AJCEAM/article/view/12529 10.20873/uft.2675-3588.2021.v2n2.p1-9 Academic Journal on Computing, Engineering and Applied Mathematics; v. 2 n. 2 (2021); 1-9 Academic Journal on Computing, Engineering and Applied Mathematics; Vol 2 No 2 (2021); 1-9 2675-3588 10.20873/uft.2675-3588.2021.v2n2 eng https://sistemas.uft.edu.br/periodicos/index.php/AJCEAM/article/view/12529/18984 Copyright (c) 2021 Thiago Castanheira Retes de Sousa, Rafael Carvalho https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
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