Utilizando técnicas de aprendizaje por refuerzo para enseñar a un agente a jugar el videojuego "Galaga"
A lo largo del trabajo realizado se desarrolló una versión del juego Galaga, sobre la cual se realizó el entrenamiento de un agente capaz de adaptarse a diferentes niveles de dificultad del juego y obtener un desempleo comparable al de un jugador humano en los diferentes niveles. En el documento se...
- Autores:
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Guzmán Moyano, John Alexander
- 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:1992/64346
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/64346
- Palabra clave:
- Aprendizaje por refuerzo
Intelogencia artificial
Videojuegos
Machine learning
Redes neuronales
Ingeniería
- Rights
- openAccess
- License
- Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
| Summary: | A lo largo del trabajo realizado se desarrolló una versión del juego Galaga, sobre la cual se realizó el entrenamiento de un agente capaz de adaptarse a diferentes niveles de dificultad del juego y obtener un desempleo comparable al de un jugador humano en los diferentes niveles. En el documento se explica todo el proceso de desarrollo de los programas utilizados y los resultados obtenidos. |
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