DECISIONES OPTIMAS EN JUEGOINTELIGENCIA ARTIFICIAL II

AUTOR:

• JEFFERSON CLÍDER GUILÉN VALENZUELA

INTRODUCCIÓN

En los entornos de agentes múltiples (cooperativos o competitivos), cada agente tiene que considerar las acciones de los demás agentes. Los entornos competitivos, en los cuales los objetivos de los agentes están en conflicto, dan ocasión a problemas de búsqueda entre adversarios, a menudo conocidos como juegos.

Consideraremos juegos con dos jugadores, que llamaremos MAX y MIN, max mueve primero, y luego mueven por turno hasta que el juego se termina. Al final de juego, se conceden puntos al jugador ganador y penalizaciones al perdedor. Un juego puede definirse formalmente como una clase de problemas de búsqueda con los componentes siguientes:• El estado inicial.- Incluye la posición del tablero e identifica al jugador que mueve.• Una función sucesor.- Devuelve una lista de pares (movimiento, estado), indicando un movimiento legal y el estado que resulta.• Un test terminal.- Determina cuándo se termina el juego. A los estados donde el juego se ha terminado se les llaman estados terminales• Una función utilidad.- Da un valor numérico a los estados terminales.

DECISIONES OPTIMAS EN JUEGOS

En un problema de búsqueda normal, la solución óptima sería una secuencia de movimientos que conducen a un estado objetivo. En un juego, por otra parte, mintiene algo que decir sobre ello. Max por lo tanto debe encontrar una estrategia contingente, que especifica el movimiento de max en el estado inicial, después los movimientos de max en los estados que resultan de cada respuesta posible de min, después los movimientos de max en los estados que resultan de cada respuesta posible de min de los anteriores movimientos, etcétera. Hablando de forma aproximada, una estrategia óptima conduce a resultados al menos tan buenos como cualquier otra estrategia cuando uno juega con un oponente infalible.

ESTRATEGIAS ÓPTIMAS

EJEM

PLO

EJEM

PLO

CONCLUSIONES

Existen varias estrategias o algoritmos para resolver problemas de competencia entre adversarios, en los que dos agentes compiten por un mismo objetivo. Donde se busca encontrar las estrategias racionales, que se utilizan en situaciones cuando el resultado depende no solamente de las estrategias propias y las condiciones del entorno, sino también en las estrategias utilizadas por otros jugadores con objetivos distintos. Las búsquedas con adversarios son parte de la teoría matemática de juegos, y para la IA.

BIBLIOGRAFÍA

• Russell, S., Norvig, P. 2008. Inteligencia Artificial Un Enfoque Moderno. Segunda Edición. Pearson Education. España

• Ponce, P. 2011. Inteligencia artificial con aplicaciones a la ingeniería. Primera Edición.

• García, A. 2012. Inteligencia artificial, Fundamentos, práctica y aplicaciones. Primera Edición.

• Benítez, R., Escudero, G., Masip, D., Kanaan, S., 2014, Inteligencia artificial avanzada. Primera Edición.