Técnicas preditivas MAADR e DR em jogos multijogadores : avaliação do erro em diferentes latências

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dc.contributor.advisorFelinto, Alan Salvany [Orientador]pt_BR
dc.contributor.authorAlmeida, Luis Fernando Kawabata dept_BR
dc.contributor.bancaManhas Junior, Elieser Botelhopt_BR
dc.contributor.bancaCosta, Silvano Cesar dapt_BR
dc.coverage.spatialLondrinapt_BR
dc.date.accessioned2024-05-01T11:52:05Z
dc.date.available2024-05-01T11:52:05Z
dc.date.created2019.00pt_BR
dc.date.defesa12.03.2019pt_BR
dc.description.abstractResumo: Jogos multijogador contêm mundos virtuais que conectam dezenas de jogadores em uma mesma sessão, resultando em uma grande sensibilidade para atrasos de rede Uma gama de técnicas preditivas para posições dos jogadores foram desenvolvidas para entregar a melhor experiência para os jogadores Porém com o grande aumento do número de jogadores presentes e a complexidade das sessões, as limitações de tais técnicas, como atrasos na rede, consistência da informação compartilhada, responsividade aos jogadores e custo de banda de rede, se tornam evidentes A principal técnica usada hoje em dia é chamada Dead Reckoning (DR) Tomando essa técnica como base, diversos autores propuseram melhorias complexas ao método de predição, culminando na técnica proposta por Kharitonov chamada Motion-Aware Adaptive Dead Reckoning (MAADR) Kharitonov não avaliou o desempenho da técnica MAADR considerando atrasos na rede Também, até o momento, não foram encontrados, na literatura, trabalhos que relacionam o desempenho da MAADR sob diferentes atrasos da rede, que é um fator com grande influência à consistência dos algoritmos preditivos A técnica MAADR se mostrou ter um desempenho superior às outras em circunstâncias normais de atrasos de rede O objetivo desse trabalho é avaliar ambas as técnicas, MAADR e DR, em 5 cenários com diferentes características e complexidades, com atrasos de rede simulados que variam de até 3 ms e representam baixas, médias e altas latências na rede Os resultados obtidos nesse trabalho mostram que é recomendado o uso da técnica MAADR em circunstâncias em que médios e altos atrasos na rede são esperados ou quando há uma intolerância para a perda da Qualidade de Serviço no jogo, devido ao atraso na rede, e com isso a perda da qualidade da experiência do jogadorpt_BR
dc.description.abstractother1Abstract: Multiplayer games hold virtual worlds which connect dozens of players in the same session, resulting in a great sensibility for network latency A various number of player position prediction techniques were developed to deliver the best experience for the players But with the growing numbers of players and the complexity of sessions, the limitations of such techniques, like network delay, consistency of the shared information, player responsivity and bandwidth cost, becomes evident The main technique used nowadays is called Dead Reckoning (DR) Taking the DR as a base, several authors proposed improvements to the prediction method, culminating on Kharitonov’s proposal technique called Motion-Aware Adaptive Dead Reckoning (MAADR) Kharitonov did not evaluate the performance of the MAADR technique considering network latencies On the literature, until this moment, were not found any papers that relate the performance of the MAADR technique under different network latencies, which is an important factor for consistency on predictive techniques With no latencies considered, the MAADR showed good results when compared with other techniques The proposal of this paper is to evaluate both the MAADR and DR prediction techniques in 5 scenarios with different characteristics and complexities, with simulated network latencies that vary from up to 3 ms and that represent low, medium and high network latency values The results show that it is recommended the usage of the MAADR technique in circumstances where medium and high network latencies are expected or when intolerance for the loss of QoS, caused by latency, is unwantedpt_BR
dc.description.notesDissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/9230
dc.languagepor
dc.relation.coursedegreeMestradopt_BR
dc.relation.coursenameCiência da Computaçãopt_BR
dc.relation.departamentCentro de Ciências Exataspt_BR
dc.relation.ppgnamePrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.subjectJogos da internetpt_BR
dc.subjectJogos por computadorpt_BR
dc.subjectAmbientes virtuais compartilhadospt_BR
dc.subjectInternet gamespt_BR
dc.subjectComputer gamespt_BR
dc.titleTécnicas preditivas MAADR e DR em jogos multijogadores : avaliação do erro em diferentes latênciaspt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR

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