Sistema de Decisión Inteligente. Teoría de Juegos. Diseño, aplicación y evaluación

Abstract

[ES] Este trabajo describe el diseño, implementación y evaluación de la aplicación de la técnica de Monte Carlo Tree Search (MCTS) al juego Gwent: The Witcher Card Game. Gwent es un complejo juego de cartas con información oculta y elementos estocásticos. A fin de realizar un sistema de computación capaz de jugar a este juego, con una cierta competencia, se desarrolla un simulador de Gwent y se implementa un agente capaz de jugar usando MCTS. Se aplica la técnica MCTS debido a la dificultad de definir una adecuada función de evaluación de estados, lo que es requerido en técnicas más convencionales de IA (basadas en Minimax) para su aplicación a juegos con adversario. Tras el desarrollo del método base, se propone una heurística para mejorar el funcionamiento del agente y se realizan pruebas para ajustar las prioridades de la heurística. Finalmente, a fin de evaluar los resultados obtenidos, se enfrenta al jugador heurístico con un jugador MCTS puro y se analizan los resultados. Los resultados obtenidos permiten concluir la adecuación del planteamiento realizado y permiten sugerir algunas alternativas de mejora. El desarrollo del TFG ha permitido aplicar diversos conocimientos adquiridos durante el grado en la resolución de un problema complejo con resultados contrastables

[EN] This paper describes the design, implementation and evaluation of the application of the Monte Carlo Tree Search (MCTS) technique to the game Gwent: The Witcher Card Game. Gwent is a complex card game with hidden information and stochastic elements. In order to make a computer system capable of playing this game, with a certain competence, a Gwent simulator is developed and an agent capable of playing using MCTS is implemented. The MCTS technique is applied due to the difficulty of defining an adequate state evaluation function, which is required in more conventional AI techniques (based on Minimax) for its application to games with adversary. After the development of the base method, a heuristic is proposed to improve the performance of the agent and tests are carried out to adjust the priorities of the heuristic. Finally, in order to evaluate the results obtained, the heuristic player faces a pure MCTS player and the results are analyzed. The results obtained allow to conclude the adequacy of the approach taken and allow to suggest some alternatives for its improvement. The development of the TFG has allowed to apply various knowledge acquired during the degree in the resolution of a complex problem with testable results