Sistema inteligente basado en computación evolutiva y redes de neuronas para juegos de bloques

Larrodera Arcega, Sergio (2016). Sistema inteligente basado en computación evolutiva y redes de neuronas para juegos de bloques. Thesis (Master thesis), E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM).

Description

Title: Sistema inteligente basado en computación evolutiva y redes de neuronas para juegos de bloques
Author/s:
  • Larrodera Arcega, Sergio
Contributor/s:
  • Manrique Gamo, Daniel
Item Type: Thesis (Master thesis)
Masters title: Inteligencia Artificial
Date: July 2016
Subjects:
Faculty: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Department: Inteligencia Artificial
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

El objetivo de esta tesis fin de máster es explorar la utilización de técnicas de computación evolutiva y redes de neuronas artificiales para el desarrollo de sistemas inteligentes que resuelvan el problema aproximar la estrategia óptima en un juego de bloques. Si bien estas ramas de la computación natural ya se han empleado anteriormente en dicho problema, las redes de neuronas artificiales no han conseguido resultados satisfactorios hasta el momento y tampoco se ha investigado la simbiosis entre ambos tipos de técnicas. En esta tesis se proponen tres sistemas inteligentes que calculan, de forma diferente, la estrategia óptima a seguir en un juego de bloques. El sistema heurístico utiliza un esquema de búsqueda y evaluación, cuya función heurística es optimizada mediante un algoritmo genético con codificación real. El sistema neuronal emplea, en su lugar, redes de neuronas artificiales entrenadas mediante aprendizaje supervisado. Finalmente, el sistema híbrido combina las ventajas de las dos soluciones anteriores.---ABSTRACT--- The goal for this master’s thesis is to explore the application of evolutionary computation and artificial neural networks in the development of intelligent systems able to solve the problem of approximating the optimal strategy in a falling blocks game. While methods from these natural computation subfields have already been used for this problem, artificial neural networks have not achieved successful results until now, and symbiosis between these two approaches has not been tried yet. Three intelligent systems are proposed in this thesis. Each one of them computes, in a different way, the optimal strategy in a falling blocks game. The heuristic system uses a searchand- evaluation process, whose heuristic function is optimized through a real-coded genetic algorithm. The neural system employs instead artificial neural networks trained with supervised learning. Finally, the hybrid system combines the advantages of the two previous solutions.

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Item ID: 43351
DC Identifier: http://oa.upm.es/43351/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:43351
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 21 Sep 2016 09:34
Last Modified: 21 Sep 2016 09:35
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