Resumen:
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[ES] En este proyecto, se ha utilizado el proyecto de final de grado PyCatan realizado por Adrián Heras como base y marco teórico para el diseño y elaboración de sistemas no controlados o agentes inteligentes en un juego ...[+]
[ES] En este proyecto, se ha utilizado el proyecto de final de grado PyCatan realizado por Adrián Heras como base y marco teórico para el diseño y elaboración de sistemas no controlados o agentes inteligentes en un juego de gestión de recursos complejo. Después de un análisis sobre las distintas metodologías y usos de cada modelo heurístico de toma de decisiones, se ha decidido optar por crear un agente inteligente o agente basado en una máquina de estados finitos (FSM), y un Bot con un sistema basado en reglas. Además, se ha generado también un marco para desarrollar un sistema capaz de aprender cómo jugar de manera más eficiente a través de partidas anteriores.
En este documento, se expondrán las distintas metodologías de inteligencia artificial a tener en cuenta en el desarrollo de los agentes, se diseñarán estrategias de juego que se puedan implementar en código, así como que sean óptimas para ganar partidas y se analizará cómo cada estrategia se puede aplicar al juego de mesa Colonos del Catán. Además, una vez desarrollados los agentes, se han analizado los datos de miles de partidas con el fin de establecer unas conclusiones que puedan servir a la hora del desarrollo de nuevas estrategias dentro de esta herramienta.
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[EN] In this project, the final degree project "PyCatan" by Adrián Heras has been used as the basis and theoretical framework for the design and development of uncontrolled systems or intelligent bots in a complex resource ...[+]
[EN] In this project, the final degree project "PyCatan" by Adrián Heras has been used as the basis and theoretical framework for the design and development of uncontrolled systems or intelligent bots in a complex resource management game. After analyzing various methodologies and the use of each heuristic decision-making model, it was decided to create a bot or intelligent agent based on a Finite State Machine (FSM) and a Bot with a rule-based system. Additionally, a framework has been generated to develop a system capable of learning how to play more efficiently through previous games.
In this document, different artificial intelligence methodologies to be considered in the development of the bots will be presented, game strategies that can be implemented in code and are optimal for winning games will be designed, and how each strategy can be applied to the board game Settlers of Catan will be analyzed. Furthermore, once the bots were developed, data from thousands of games were analyzed to draw conclusions that could be useful in the development of new strategies within this tool.
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