O projeto visa emular uma cadeia alimentar simples a partir de agentes de aprendizado por reforço.
Simulação de uma cadeia alimentar simples emulada por agentes de Aprendizado por Reforço. Cada espécie é um agente com sua função-objetivo (sobreviver, reproduzir, evitar predadores) e o ambiente evolui conforme os agentes interagem entre si — permitindo observar dinâmicas emergentes próximas a modelos predador-presa.
Projeto da diretoria de Aplicação — período(s): 2024.1 — 6 integrantes.
Autores: Daniel Moreira, Nicholas Gabriel, Antonio Isaac Araújo Firmino de Sousa, Gabriel Ayres Bezerra do Nascimento, Rômulo Henrique Nascimento Duarte, Thiago Rodrigues