Lógica Fuzzy - Jogos

Seres humanos frequentemente analisam situações de maneiras imprecisas, isto é, fazem uso de termos como “pouca força”, “muito longe” ou “bastante apertado”. A lógica fuzzy consegue então representar problemas de uma maneira similar à maneira com que humanos pensam sobre eles, pois conceitos como longe e pouco não são representados por intervalos discretos, mas por conjuntos fuzzy que permitem que um valor pertença a vários conjuntos com diversos graus de pertinência.

Por exemplo, um certo personagem de um jogo pode ter seu estado emocional pertencente ao conjunto feliz com grau de pertinência 0.7 e ao conjunto frustrado com grau 0.5. A lógica booleana tradicional só suporta valores de estado discretos resultando em mudanças de estado abruptas e para se conseguir respostas mais suaves em um sistema baseado em lógica booleana é necessária a adição de mais estados (o que novamente pode levar a explosões da quantidade de regras). Ao passo que lógica nebulosa evita esses problemas pois a resposta vai variar suavemente dado o grau de “verdade” das condições de entrada.

Sua versatilidade faz dela uma excelente opção para aplicações que tem um certo grau de incerteza ou que necessitam de grande flexibilidade e capacidade de adaptação. Sendo assim, jogos eletrônicos constituem um campo potencial para sua aplicação.

No jogo Age of Empires 2, por exemplo, se aplicado a ações de um NPC, podemos dizer um determinado soldado tem 70% de chance de ver o jogador se estiver próximo a ele ou calcular bônus sobre elevações em relação a outro NPC e visão de terreno. Esta técnica é muito útil e traz um grau de realismo importante e fundamental a este gênero. O vídeo mostra como a diferença de posicionamento e campo de visão faz total diferença no jogo, mesmo sendo um jogo feito 1997.

https://www.youtube.com/watch?v=ooBkMc9pVwM

Fernando Lucas de Souza - 548974