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. Tesis (Master), E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM).

Descripción

Título: Sistema inteligente basado en computación evolutiva y redes de neuronas para juegos de bloques
Autor/es:
  • Larrodera Arcega, Sergio
Director/es:
  • Manrique Gamo, Daniel
Tipo de Documento: Tesis (Master)
Título del máster: Inteligencia Artificial
Fecha: Julio 2016
Materias:
Escuela: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Departamento: Inteligencia Artificial
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

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.

Más información

ID de Registro: 43351
Identificador DC: http://oa.upm.es/43351/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:43351
Depositado por: Biblioteca Facultad de Informatica
Depositado el: 21 Sep 2016 09:34
Ultima Modificación: 21 Sep 2016 09:35
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