DQN y PPO aplicado al entrenamiento de un agente al videojuego Asteroids
El documento explica la utilización de algoritmos de aprendizaje por refuerzo DQN y PPO al videojuego Asteroids de Atari, con el objetivo de entrenar un agente que aprenda a jugar de manera autónoma enfrentando la complejidad de un entorno dinámico. Se utilizan técnicas avanzadas para analizar el es...
- Autores:
-
Rincón Carrillo, David Leonardo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
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- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/75568
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/1992/75568
- Palabra clave:
- Inteligencia artificial
Aprendizaje por refuerzo
DQN
PPO
Atari
Asteroids
Videojuegos
Agentes autónomos
Ingeniería
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- openAccess
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El documento explica la utilización de algoritmos de aprendizaje por refuerzo DQN y PPO al videojuego Asteroids de Atari, con el objetivo de entrenar un agente que aprenda a jugar de manera autónoma enfrentando la complejidad de un entorno dinámico. Se utilizan técnicas avanzadas para analizar el estado del juego y desarrollar estrategias efectivas, marcando un avance en la aplicación de la inteligencia artificial en videojuegos. |
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