Desarrollo y programación de un agente computacional capaz de jugar un juego de estrategia mediante algoritmos de aprendizaje por refuerzo profundo
Una forma muy recurrente de evaluar la efectividad y funcionalidad de los principales algoritmos de aprendizaje por refuerzo es mediante el uso de videojuegos. En este contexto, se decide implementar un agente basado en algoritmos de aprendizaje por refuerzo profundo en un videojuego de estrategia....
- Autores:
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Moncayo Basante, David Santiago
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/73299
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/1992/73299
- Palabra clave:
- Agente
Algoritmo
Aprendizaje por refuerzo
Inteligencia artificial
Videojuego
Ingeniería
- Rights
- openAccess
- License
- Attribution 4.0 International
| Summary: | Una forma muy recurrente de evaluar la efectividad y funcionalidad de los principales algoritmos de aprendizaje por refuerzo es mediante el uso de videojuegos. En este contexto, se decide implementar un agente basado en algoritmos de aprendizaje por refuerzo profundo en un videojuego de estrategia. Se trata de "Pokémon Edición Rojo Fuego", un juego bastante popular en su fecha de lanzamiento e incluso jugado hoy en día. La mecánica principal es el combate por turnos, donde se debe seguir una estrategia correcta para derrotar al rival. |
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