аЯрЁБс>ўџ *,ўџџџ)џџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџьЅСq`№ПZbjbjqPqP8 ::ZџџџџџџЄВВВВВВВЦnnnn z ЦЙю’’’’’’Ј Д8::::::$Їh ^^ВМ’’ММ^ВВ’’sьььМюВ’В’8ьМ8ььВВь’† Л0iеnЊ.ь$‰0Йьm и m ьm Вь8ММьМММММ^^т МММЙММММЦЦЦ„J$ЦЦЦJЦЦЦВВВВВВџџџџ Resumo: Controles de videogames possuem um alto fator de influъncia nos jogadores, pois eles sуo responsсveis pela diversуo e motivaчуo de um jogo. A organizaчуo e disposiчуo dos botѕes щ um dos fatores relevantes ao desenvolver novos controles, jс que estes sуo responsсveis por servir como entrada de aчѕes dentro dos jogos. Tendo isso em vista, este trabalho apresenta a construчуo de um modelo de design generativo para apoiar game designers a encontrarem layouts diferentes e inovadores de controles virtuais para seus jogos, visto que um controle virtual pode ser implementado especialmente para um jogo especэfico, contendo apenas as aчѕes necessсrias para ele. O design generativo busca emular o processo evolutivo na сrea de design. Projetistas ou engenheiros inserem parтmetros de projeto em softwares de construчуo generativa e o software explora um espaчo de projeto contendo um grande nњmero de soluчѕes possэveis, gerando rapidamente centenas ou atщ milhares de soluчѕes. A partir daэ, designers e engenheiros devem enfrentar o desafio de filtrar e selecionar os resultados para melhor atender рs expectativas do usuсrio. Esta soluчуo foi desenvolvida unindo algoritmos genщticos e tщcnicas de aprendizado de mсquina como Support Vector Machine e K-means para criar layouts para o designer analisar. No estado atual do modelo, щ necessсrio definir alguns parтmetros de entrada: posiчѕes dos botѕes, tipo de botѕes, nњmero mсximo de indivэduos (quantidade de layouts) que serуo gerados pelo modelo e nњmero de iteraчѕes que serуo executadas. Ao fim da geraчуo de indivэduos, realizado pelo algoritmo genщtico, uma tщcnica de classificaчуo usando aprendizado de mсquina chamada Support Vector Machine щ aplicada para classificar os indivэduos entre vсlidos e invсlidos, buscando facilitar a exploraчуo do espaчo de design por parte do projetista. Por fim, o K-means щ responsсvel por agrupar layouts semelhantes em clusters. Os testes realizados buscaram medir a variabilidade dos resultados gerados pelo algoritmo, mostrando que vсrias soluчѕes de diferentes controles e diferentes configuraчѕes podem ser desenvolvidas para jogos. Palavras-chave: Design generativo, gamepad, controle virtual, algoritmos genщticos e aprendizado de mсquina. Abstract: Video game controllers have a high influence factor on players, as they are responsible for the fun and motivation of a game. The organization and arrangement of the buttons is one of the relevant factors when developing new controllers, since these are responsible for serving as input of actions within the games. With this in mind, this work presents the construction of a generative design model to support game designers to find different and innovative layouts of virtual controllers for their games, since a virtual controller can be implemented especially for a specific game, containing only the necessary actions for it. The generative design seeks to emulate the evolutionary process in the design area. Designers or engineers insert design parameters into generative building software, and the software explores a design space containing a large number of possible solutions, quickly generating hundreds or even thousands of solutions. From there, designers and engineers must face the challenge of filtering and selecting results to best meet user expectations. This solution was developed by linking genetic algorithms and machine learning techniques like Support Vector Machine and K-means to create layouts for the designer to analyze. In the current state of the model, it is necessary to define some input parameters: button positions, button type, maximum number of individuals (number of layouts) that will be generated by the model and number of iterations to be executed. At the end of the generation of individuals, performed by the genetic algorithm, a classification technique using machine learning called Support Vector Machine is applied to classify individuals between valid and invalid, seeking to facilitate the exploration of design space by the designer. Finally, K-means is responsible for grouping similar layouts in clusters. The tests performed sought to measure the variability of the results generated by the algorithm, showing that several solutions of different controllers and different configurations can be developed for games. Keywords: Generative design, gamepad, virtual controller, genetic algorithm and machine learning.  dsЙгнјZёфёфгСгСг#hSaтh& м5OJQJ^JmH sH  hSaтh& мOJQJ^JmH sH hSaтh& мOJQJ^JhSaтh& м5OJQJ^J   cdЙбгнпїјZюююююсзссссс dhЄgdЮw† $dhЄa$gdЮw†$dhЄ7$8$H$a$gdЮw† Z§61hP:pžxЅА‚. АЦA!АЅ"АЅ#‰$‰%ААФАФ Ф†œ 666666666666666666666666666666666666666666 6666666666 666666666666 666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666N@ёџN žxЅNormal dЄ CJ^J_HaJmHsHtH >AђџЁ> 0Fonte parсg. padrуoTiѓџГT 0 Tabela normalі4ж l4жaі ,kєџС, 0 Sem lista Z џџџџ cdЙбгнпїј\˜0€€˜0€€˜0€€˜0€€˜0€€˜0€€˜0€€˜0€€˜0€€˜0€€˜0€€˜0€€\Iˆ0Р˜Z ZZџџ_GoBack \ \šЄЮеЈВ<Fжнофхьяі ТЩœЃЄЊЋВPWry{…‡ŽЙг\БЕЗИЙФ\3\\хiqіEЮw†Њ•žxЅьLЙ& мSaтј\џ@ј˜ZћZ@@џџUnknownџџџџџџџџџџџџGџ:рAxР џTimes New Roman5€Symbol3& џ:рCxР џArial7&џрџЌ@ŸCalibri"Aˆ№ФЉdыt'Š2v‡ЖЄЖЄ!№Ѕ‰ДД24RR№ќџ(№џ$PZџџџџџџџџџџџџџџџџџџЮw†2џџResumo: Gabriel AlvesHelioўџр…ŸђљOhЋ‘+'Гй0x˜ЌИамшј  4 @ LX`hpф Resumo: Gabriel AlvesNormalHelio3Microsoft Office Word@Œ†G@Й Љўд@DI%iеЖЄўџеЭеœ.“—+,љЎ0№ hp|„Œ” œЄЌД М бфRц  Resumo: Tэtulo ўџџџўџџџ ўџџџ"#$%&'(ўџџџ§џџџ+ўџџџўџџџўџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџRoot Entryџџџџџџџџ РF€v†0iе-€1TableџџџџџџџџWordDocumentџџџџџџџџ8 SummaryInformation(џџџџDocumentSummaryInformation8џџџџџџџџџџџџ!CompObjџџџџџџџџџџџџuџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџўџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџўџ џџџџ РF#Documento do Microsoft Office Word MSWordDocWord.Document.8є9Вq