Otimização de deck building em magic : the gathering utilizando programação linear, algoritmos evolutivos e simulação Monte Carlo

Abstract

Resumo: Esta monografia propõe o desenvolvimento e a avaliação de um modelo de otimização para a construção de decks no formato Commander (Elder Dragon Highlander – EDH) do jogo Magic: The Gathering. O estudo integra Programação Linear, Algoritmos Evolutivos e Simulação de Monte Carlo para maximizar variáveis críticas como eficiência da curva de mana, sinergia e resiliência, respeitando um orçamento restrito de R$ 500,00. A base de dados foi construída via API Scryfall, filtrando cartas pela identidade de cor e custo financeiro. Foram implementadas duas abordagens, uma solução exata via biblioteca PuLP e uma heurística evolutiva via biblioteca DEAP. Os resultados indicam que o modelo computacional supera a construção manual em consistência de recursos e equilíbrio de custos oferecendo uma ferramenta robusta de apoio à decisão para jogadores

Abstract: This monograph presents the development and evaluation of an optimization model for deck construction in the Commander (Elder Dragon Highlander – EDH) format of Magic: The Gathering. The study integrates Linear Programming, Evolutionary Algorithms, and Monte Carlo Simulation to optimize critical variables such as mana curve efficiency, card synergy, and strategic resilience, while respecting a constrained budget of R$ 500.00. The dataset was built using the Scryfall API, filtering cards according to color identity and financial cost. Two approaches were implemented: an exact solution based on the PuLP library and an evolutionary heuristic developed using the DEAP library. The results indicate that the computational model outperforms manual deck construction in terms of resource consistency and cost balance, providing a robust decision-support tool for players