PRODUÇÃO ACADÊMICA Repositório Acadêmico da Graduação (RAG) TCC Ciência da Computação
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorSouza, Micael Leví Nunes dept_BR
dc.date.accessioned2022-06-27T02:17:22Z-
dc.date.available2022-06-27T02:17:22Z-
dc.date.issued2022-06-08-
dc.identifier.urihttps://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/4329-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherPontifícia Universidade Católica de Goiáspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectPrevisão de resultados em jogos eletrônicospt_BR
dc.subjectCounter-strikept_BR
dc.subjectGlobal offensive-
dc.titleModelo para predição de resultados voltado para jogos eletrônicospt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Silva Neto, Olegário Correa dapt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3614878558587742pt_BR
dc.contributor.referee1Freitas Júnior, José Luiz de-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7333242249524686pt_BR
dc.contributor.referee2Carvalho, Eugênio Júlio Messala Cândido-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/7100619994362964pt_BR
dc.description.resumoApresenta um modelo capaz de prever resultados em partidas competitivas de jogos eletrônicos, com foco em Counter-Strike: Global Offensive. Utilizar de dados individuais dos jogadores, para cada possível papel, de um time para construir características gerais do time e assim realizar o calculo da probabilidade deste vencer. Calcular a média geral de cada posição, parte da base de dados foi construída utilizando de 10 partidas dos trinta melhores times do mundo, totalizando 300 partidas. A previsão é feita dando valor a qualidade dos jogadores de ambos os times, comparando com as médias gerais e simulando todos os tipos de confrontos possíveis de uma partida cinco contra cinco. A avaliação do modelo foi realizada utilizando da divisão entre o números de confrontos que um time ganhou nas simulações e o total de simulações realizadas. Ao final da pesquisa foi obtido o resultado de 69,43% de acerto, um valor considerado satisfatório para a pesquisa. A forma com que os dados foram trabalhos, permite apresentar comparações entre qualquer jogador e os melhores jogadores mundo, esta também pode ser realizadas para o time como todo.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentEscola Politécnicapt_BR
dc.publisher.initialsPUC Goiáspt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.degree.graduationCiências da Computaçãopt_BR
dc.degree.levelGraduaçãopt_BR
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