Aplicação do método FTOPSIS Class na classificação e seleção de passes no futebol de robôs

Abstract

Modelos de decisão em tempo real são essenciais para o desempenho de sistemas multiagentes. No contexto de futebol de robôs da RoboCup Small Size League (SSL), esses modelos devem interpretar o estado do jogo, como as posições de aliados, adversários e oportunidades de finalização, para otimizar escolhas e aumentar a efetividade ofensiva. Um dos desafios é a seleção de qual passe vai ser dado, e muitas equipes ainda utilizam estratégias simples, como soma ponderada ou multiplicação de métricas, em vez de métodos multicritério robustos. Este trabalho propõe integrar o método FTOPSIS-Class, método fuzzy de classificação multicritério, ao pipeline de seleção de passes. Com a técnica proposta, o sistema gera alternativas de passe, que são avaliadas por sete métricas, cujos valores são convertidos em classes linguísticas e classificados em três categorias, priorizando as mais promissoras. A abordagem foi implementada no SSL-Unification, software de controle da equipe RobôCIn, e avaliada por simulação contra a versão original baseada na multiplicação de métricas. A nova abordagem apresentou maior posse de bola, passes de melhor qualidade e 6 vitórias em 10 partidas simuladas. Assim, esse trabalho conclui que a classificação fuzzy pode aumentar a robustez e a qualidade das decisões.