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Ferramenta para uso de regras de produção em jogos para dispositivos móveis

FEITOSA, A. R. M.; et al / UNOPAR Cient., Ciênc. Exatas. Tecnol., Londrina, v. 5, p. 59-63, nov. 2006

ARTIGO DE REVISÃO / REVIEW ARTICLE

Alexandre Rômolo Moreira Feitosa*

Cristiane Regina Yamaguti Mashuda**

Iolanda Cláudia Sanches Catarino***

Edson Aparecido Silva***

Wagner Luiz Berto***

Marcello Sanchez Romanini***

* Universidade Norte do Paraná (UNOPAR).Universidade Tecnológica do Paraná(UTFPR).

** Universidade Federal do Rio Grande doSul (UFRGS).

*** Universidade Norte do Paraná (UNOPAR).

Ferramenta para uso de regras de produção em jogos para dispositivos móveis

Tool for use of production rules in games for mobile devices

Resumo

Este artigo apresenta uma ferramenta para o desenvolvimento de sistemas basea-dos em regras para dispositivos móveis (RBSs). Esta ferramenta foi projetada paraexigir como configuração mínima apenas as bibliotecas JME CLDC 1.0 e MIDP 1.0, eexigir o mínimo de memória do dispositivo durante a execução das consultas. Aofinal deste artigo é apresentado como estudo de caso a implementação de um jogode cartas e os resultados alcançados com a ferramenta.

Palavras-chave: Inteligência Artificial. Regras de Produção. Celular. Jogos. J2ME.

Abstract

This paper presents a tool for the development of production systems based on therules for mobile devices (RPS). This tool was projected to demand as minimumconfiguration, only the JME CLDC 1.0 and MIDP 1.0 libraries, and to demand theminimum of memory of the device during the execution of queries. At the end of thispaper, it is presented as a case study, the implementation of a cards game and theresults reached with the tool.

Keywords: Artificial Intelligence. Production rules. Celular. Games, J2ME.

1 Introdução

O setor de serviços móveis tem apresentado umaevolução explosiva, já tendo ultrapassado a marca de 1bilhão de dispositivos em todo o mundo (BRASIL, 2005).Dispositivos móveis possuem recursos limitados dememória, processamento, armazenamento e de entra-da/saída se comparados a sistemas com-putacionaistradicionais. Tais limitações fazem com que o projetode aplicações para estes ambientes necessite de umaanálise atenta dos requisitos mínimos requeridos.

Dentre os aplicativos desenvolvidos para dispositi-vos móveis, destacam-se os jogos. Técnicas de Inteli-gência Artificial são aplicadas neste domínio desde adécada de sessenta. Entretanto, para tais dispositi-vos apenas técnicas simples são suportadas até o mo-mento pela limitação técnica dos equipamentos.

Com o propósito de permitir a construção de siste-mas baseados em regras para dispositivos móveis foiprojetada a ferramenta de desenvolvimento RBS4ME(Ruled Based System for Mobile Devices). Essaarquitetura permite que aplicações construídas paradispositivos móveis incorporem mecanismos de regrasde produções para o processamento de conhecimen-to. Como forma de validar o uso prático da ferramentaRBS4ME foi desenvolvido o jogo para celular “Truco noBoteco do seo Neco”. Essa aplicação é um jogo decartas por turno no qual o usuário desafia um adversá-rio artificial em partidas de truco.

O jogo foi desenvolvido dentro do projeto PROMIDIA,que visa o desenvolvimento de softwares de entreteni-mento e de aplicativos para plataformas móveis, forta-

lecendo a interdisciplinaridade entre os discentes edocentes dos cursos Superior de Tecnologia em Proce-ssamento de Dados, Engenharia da Computação e Ar-tes Visuais da Universidade Norte do Paraná (UNOPAR)em convênio de cooperação técnica e científica com aempresa de telefonia celular Sercomtel Celular.

2 Sistemas Baseados em Regras de Produção

A técnica de Sistema Baseado em Regras (RuleBased Systems - RBS) é muito utilizada em jogos paraa representação de comportamentos, pois permite umamaior flexiblidade que a abordagem puramente estí-mulo-resposta (TATAI, 2003). Consiste simplesmenteem definir regras no formato de SE (Condição) ENTÃO(Ação). Pode-se ainda relacionar várias condições pormeio de conectivos lógicos (E, OU e NÃO) para a cri-ação de condições mais complexas.

Segundo Rich (1993), basicamente um RBS con-siste em: um conjunto de regras no qual se determinaa aplicabilidade da regra e a ação a ser realizada se aregra for aplicada; uma ou mais base de dados quecontenham toda a informação que for apropriada paraa ação em particular; uma estratégia de controle queespecifica a ordem em que novas regras serão com-paradas com a base de dados e maneira de resolverconflitos que surgem quando diversas regras compa-rarem ao mesmo tempo.

Vejamos algumas das vantagens do uso desta téc-nica segundo Bratko; Mozeitie e Lavrae (1990).

• Modularidade: cada regra pode ser considerada umelemento de conhecimento independente das demais;

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•Facilidade de Edição: devido à natureza modulardas regras é fácil acrescentar, editar e excluir re-gras da base de conhecimento definida, com cer-ta independência entre elas;

•Transparência do Sistema: esta técnica garantemaior legibilidade da base de conhecimentos de-finida.

Apesar das vantagens descritas anteriormente, ouso de um RBS pode necessitar de muito espaçode memória, muito processamento e, em algunscasos, tornar-se difícil a sua depuração, principal-mente quando se faz uso de um motor de inferênciacomo o JEOPS (Java Embedded Object-OrientedProduction Systems).

3 Ferramenta para uso de Regras de Produção –RBS4ME

Com o propósito de permitir a construção de siste-mas baseados em regras para dispositivos móveis foiprojetada a ferramenta de desenvolvimeno RBS4ME(Ruled Based System for Mobile Devices). Essaarquitetura permite que aplicações construídas paradispositivos móveis incorporem mecanismos de regrasde produções para o processamento de conhecimen-to. Essa ferramenta pretende atender os seguintesobjetivos:

· Permitir que a representação do conhecimentoexija um menor esforço cognitivo pelo autor;

· Consumir o mínimo de recursos do dispositivomóvel hospedeiro, possibilitando que as aplicaçõessejam executadas em aparelhos de baixa performance(Por exemplo, MIDP-1.0 e CLDC 1.0);

· Fornecer o mínimo de funcionalidades de umamáquina de inferência para RBS;

· Facilitar o uso por desenvolvedores de aplicações.Nas próximas seções são apresentadas as princi-

pais etapas realizadas durante este estudo e os ele-mentos definidos.

3.1 Análise de ferramentas para desenvolvimentode RBSs

No primeiro momento foi realizado um estudo críti-co sobre os componentes existentes na arquiteturade sistemas baseados em regras (conjunto de regras,base de dados e estratégia de controle), definindo asfuncionalidades de cada elemento e a interdependênciaentre eles. Posteriormente, como apresentado na Ta-bela 1, foram analisadas diversas ferramentas e biblio-tecas disponíveis para a construção de RBSs. Paraaplicações desktop e web, foram encontrados Algernon,TyRuBa, JEOPS, JLisa, OpenRules e JLog. Para dis-positivos móveis só foram encontradas as ferramentasWitmate e Mimosa. Foi realizado também o estudo dopadrão JSR 94 – Java Rule Engine. Esse padrão foiespecificado pela JCP (Java Community Process), edefine uma API para simplicação do uso de máquinasde inferência de RBS em aplicações Java, mas so-mente para desktop e web.

Desktop e web Dispositivos móveis

Algernon Witmate

TyRuBa Mimosa

JEOPS

Jlisa

OpeonRulesJlog

Tabela 1. Ferramentas para construção de RBSs.

Após esta tarefa foi constatada a escassez de fer-ramentas para a construção de RBSs para dispositivosmóveis, apenas duas foram identificadas, e ambas sãoproprietárias. Outra questão é que a configuração míni-ma do dispositivo necessária por estas ferramentas nãoé atendida pela maioria dos celulares no mercado bra-sileiro. Os aparelhos celulares do Brasil com suporte aaplicações Java em sua maioria possuem suporte ape-nas a CLDC 1.0 e MIDP 1.0.

3.2 Análise das limitações técnicas de dispositivosmóveis e de suas aplicações

Dispositivos móveis possuem recursos limitados dememória, processamento, armazenamento e de entra-da/saída se comparados a sistemas computacionaistradicionais, comumente chamados de desktops. Nor-malmente possuem 100Mhz de processamento, me-mória de execução de 250Kb, acesso a rede intermi-tente e lenta, e disponibilização de apenas 50 Kb parapersistência de dados para cada aplicação. Todas es-sas limitações fazem com que o projeto de aplicaçõespara estes ambientes necessite de uma análise atentade como o programa irá se comportar durante a suaexecução, e quais requisitos mínimos irão exigir.

Apesar dos novos modelos de celulares já possuí-rem recursos avançados como computação gráfica 3D,e acesso a rede banda larga, em sua grande maioria,os aparelhos celulares podem ser considerados os dis-positivos móveis mais limitados, e caso queiramos atin-gir o maior número possível de terminais deste tipo dis-poníveis no mercado, esta situação se torna mais evi-dente e complexa.

O desenvolvimento em Java para celulares é reali-zado por meio do uso da Configuração CLDC (ConnectedLimited Device Configuration) e do perfil MIDP (MobileInformation Device Profile). A versão mínima dessasbibliotecas e que atualmente são as mais utilizadas nomercado são a CLDC 1.0 com MIDP 1.0. Estas biblio-tecas definem um aparelho com tela de no mínimo96x96 pixels e sem suporte a ponto flutuante (Nogueira2005). A ferramenta RBS4ME deve adotar esse padrãocomo sua configuração mínima de uso.

3.3 Projeto e implementação

O desenvolvimento deste trabalho foi dividido em duasetapas: a formalização do conhecimento a ser tratadopela aplicação, e a interpretação deste conhecimento

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para a solução dos problemas. Vejamos o resultado darealização de cada uma dessas tarefas a seguir.

3.3.1. Definição da linguagem de representação deregras – LERP

O conhecimento a ser utilizado pelo RBS imple-mentado usando a ferramenta RBS4ME deve ser for-malizado usando a linguagem LERP (Linguagem deEspecificação de Regras de Produção). Essa lingua-gem foi especificada para facilitar o trabalho do autorna formalização do conhecimento abordado pela apli-cação e para tornar a base de conhecimento indepen-dente do código fonte do programa, facilitando suamanutenção. O conhecimento formalizado é armaze-nado em um arquivo no formato texto UTF-8 (Universaltext Format - 8) que é carregado pela aplicação apenasno momento de sua inicialização. A Figura 1 apresentaa especificação da Linguagem LERP em BNF.

<base_conhecimento> ::= <versão> <nome_base> <declaração> <objetivos> <regras> <versão> ::= LERP VERSAO <id_num> <nome_base>::= NOME BASE “<id>” <declaração> ::= VARIAVEIS <tipo> <variáveis> <variáveis> ::= <id> <mais_variáveis> <mais_variáveis> ::= ,<variáveis> | λ <tipo>::= INTEIRO | LÓGICO | TEXTO <objetivos> :: = OBJETIVO <id> <mais_objetivos> <mais_objetivos> ::= ,<objetivos> | λ <regras> ::= REGRAS <id> <definição_regra> FIM REGRA <mais_regras> <mais _regras> ::= <id> <definição_regra> | λ <definição_regra> ::= SE (<condição>) ENTÃO <sentença> <sentença> ::= <id> <comando> <id> <comando> :: = = <condição> ::= <expressão> <relação> <expressão> <expressão> ::= <id> | <expressão> <relação> ::= > | < | == | >= | <= <id> ::= letra (letra| digito)* <id_num> ::= digito+

Figura 1. Especificação da Linguagem LERP em BNF

LERP VERSAO 1.0 NOME_BASE “TRUCO DO NECO” VARIAVEIS INTEIRO CARTA1, CARTA2, CARTA3, CARTA4, CARTA5, CARTA6, VIRA, CARTA_ESC OBJETIVO CARTA_ESC REGRAS REGRA 1 SE (CARTA1 > CARTA2 > CARTA3) ENTAO CARTA_ESC = CARTA1 FIM REGRA

Figura 2. Base de conhecimento especificada na LERP

3.3.2. Implementação de uma máquina de inferênciamínima

Uma máquina de inferência possui normalmente asseguintes funcionalidades: método de raciocínio, es-

tratégia de busca, resolução de conflito, e representa-ção de incerteza (BITTENCOURT, 2001). A fim de quea máquina de inferência implementada atenda os re-quisitos mínimos propostos neste estudo, várias limita-ções foram realizadas na arquitetura padrão. Primeiro foiretirado o módulo de análise de incertezas, segundo, aresolução de problemas é realizada apenas utilizando aprioridade estática associada entre as regras, e, por últi-mo, o modo de raciocínio adotado é único e consisteno encadeamento para trás (“backward chaining”).

Durante a execução da aplicação, a máquina deinferência deve necessitar do mínimo possível de estru-turas de conhecimento em memória para uma determi-nada análise de consulta, e deve responder a este pe-dido usando o menor esforço computacional. Devido aisso a linguagem LERP não permite a construção deregras de produção com expressões condicionais eações complexas, assim o núcleo principal da máqui-na de inferência foi implementado utilizando técnicasde otimização para JME.

As classes da máquina de inferência estão armaze-nadas em um arquivo JAR (Java Arquive) de 12 Kb, quedeve ser incluído na aplicação final, e necessita de ape-nas 80 Kb de memória de execução (heap) para o seutotal carregamento, isto não inclui a memória necessáriapara o armazenamento da base de conhecimento. Aarquitetura de uma aplicação Java para celular desenvol-vida utilizando a ferramenta RBS4ME é apresentada naFigura 3. A aplicação do usuário poderá alterar a basede conhecimento dinamicamente e realizará as con-sultas invocando os métodos da RBS4ME.

Figura 3. Arquitetura de uma aplicação utilizando aferramenta RBS4ME

4 Estudo de Caso: Jogo Truco no Boteco do Seo Neco

Como forma de validar o uso prático da ferramentaRBS4ME foi desenvolvido o jogo para celular “Truco noBoteco do seo Neco”. Essa aplicação é um jogo decartas por turno, no qual o usuário desafia um adversá-rio artificial em partidas de truco. O software foiimplementado usando Java JME com CLDC 1.0 e MIDP1.0. O programa consulta a base de conhecimentoheurístico passando quais cartas estão na mesa e quaisestão na mão do adversário, a máquina de inferênciaprocessa as informações de entrada juntamente comas regras definidas, e devolve qual será a carta jogadapelo jogador artificial.

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A partir da base de conhecimento definida no jogode truco foi realizada a análise da performance daRBS4ME. A mesma base foi implementada em outrastecnologias (Witmate, JESS, Drools) e foram simula-das várias consultas inerentes a um jogo de truco. AFigura 4 apresenta os resultados dos testes realiza-

Figura 4. Comparação de performance entre ferramentas de regras de produção

5 Conclusão

A ferramenta RBS4ME se mostrou uma opção viá-vel de ferramenta para a construção de aplicações paradispositivos móveis que necessitem de processamentointeligente, o qual possa ser realizado por meio da téc-nica de regras de produção.

A principal vantagem da ferramenta é a necessida-de de pouca memória de execução durante o pro-cessamento das consultas e a velocidade do retornodos resultados encontrados.

Como limitação pode-se identificar o fato de que abase de conhecimento a ser formalizada não pode uti-lizar regras de produção complexas, devido a isto, estasolução é recomendada inicialmente apenas para apli-cações de entretenimento, como o caso dos jogos.

Pode-se propor, como trabalho futuro, à incorpora-ção de módulos à ferramenta para o processamento debases complexas de conhecimento, cujo desenvolvedorpoderá optar quais módulos deverão ser incorporadosna sua aplicação final.

Referências

BITTENCOURT, G., Inteligência artificial: ferramentase teorias. Florianópolis: UFSC, 2001.

BRASIL. Ministério das Comunicações. Subsídios para

dos, onde se apresenta a porcentagem utilizada porcada ferramenta do recurso que estava disponível nosaparelhos de teste. Neste processo foram utilizadosaparelhos Motorola, Nokia e Siemens com suporte aCLDC 1.1, visto que as demais ferramentas não supor-tam CLDC 1.0 como a RBS4ME.

a definição de uma política de pesquisa e desenvolvi-mento para o setor de telecomunicações. Brasília: Mi-nistério das Comunicações, 2005.

BRATKO, I.; MOZEITIE, I.; LAVRAE, N., Kardio: a studyin deep and qualitative knowledge for expert systems.Cambridge: MIT Press, 1990.

NOGUEIRA, W. F. A. et. al. Plataformas para desen-volvimento de jogos para celulares. Infocomp Revistade Ciência da Computação, v. 4, n. 1, p. 53-61. .2005.

OLIVEIRA, E. Mobile Applications. São Paulo: FIAP, 2005.

PESSOA, C. A. C. wGEM: um framework de desen-volvimento de jogos para dispositivos móveis. Disserta-ção (Mestrado em Informática) - Centro de Informática– Universidade Federal de Pernambuco, 2001.

RICH, E.; KNIGHT, K. Artificial intelligence, São Paulo:McGraw-Hill, 1993.

TATAI, V. K. Técnicas de sistemas inteligentes aplica-das ao desenvolvimento de jogos de computador. Dis-sertação (Mestrado em Informática) - Universidade deCampinas, 2003.

TRINTA, F. A. M.; MIRANDA, O. G. Jogos isométricosem dispositivos móveis. In: WORKSHOP INTERNACIO-NAL DE JOGO, 1., Fortaleza. Anais... Fortaleza, 2002.

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Alexandre Rômolo Moreira FeitosaMestre em Informática pela Universidade Federal do Paraná (UFPR).Docente da Universidade Norte do Paraná (UNOPAR) e Universi-dade Tecnoóligica do Paraná (UTFPR).

e-mail: <alexandre.feitosa@unopar.br>

Cristiane Regina Yamaguti Mashuda

Mestre em Ciência da Computação pela Universiodade Federal doRio Grande do Sul (UFRGS).

e-mail: <cristiane.mashuda@unopar.br>

Iolanda Cláudia Sanches Catarino*

Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal deSão Carlos (UFSCar). Docente e Coordenadora de Curso Superi-or de Tecnologia em Análise e Desenvolvbimento de Sistemas daUniversidade Norte do Paraná (UNOPAR).

e-mail: <iolanda@unopar.br>

Edson Aparecido Silva

Mestre em Administração de Empresas pela Universidade Nortedo Paraná (UNOPAR).

e-mail: <edsonjr.silva@unopar.br>

Wagner Luiz Berto

Especialista em Engenharia de Software pela Universidade Nortedo Paraná (UNOPAR). Docente da Universidade Norte do Paraná(UNOPAR).

e-mail: <wagner.berto@unopar.br>

Marcello Sanchez Romanini

Graduando em Engenharia da Computação pela Universidade Nortedo Paraná (UNOPAR).

e-mail: <marcello.romanini @unopar.br>

* Endereço para correspondência:

Rua Tietê, 1208, Vila Nova – CEP 86025-230 – Londrina, Paraná,Brasil.