Comparación de técnicas de aprendizaje por refuerzo jugando a un videojuego de tenis

San José Barrios, Pablo (2019). Comparación de técnicas de aprendizaje por refuerzo jugando a un videojuego de tenis. Thesis (Master thesis), E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM).

Description

Title: Comparación de técnicas de aprendizaje por refuerzo jugando a un videojuego de tenis
Author/s:
  • San José Barrios, Pablo
Contributor/s:
  • Manrique Gamo, Daniel
Item Type: Thesis (Master thesis)
Masters title: Inteligencia Artificial
Date: 2019
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 aprendizaje por refuerzo es una rama del campo del aprendizaje automático nacida en la década de 1950 teniendo como base los procesos de decisión de Markov y actualmente es uno de los campos más interesantes en los que se está investigando. Uno de los mayores avances ha sido la integración del aprendizaje por refuerzo con redes neuronales dando unos resultados muy favorables. Por otro lado, La industria de los videojuegos es una de las industrias con un mayor crecimiento y tiene mucha influencia en otras industrias tecnológicas, por ejemplo, el desarrollo de tarjetas gráficas que no sólo se utilizan para reproductores de videojuegos si no que también se utilizan en computación para obtener una mayor velocidad. En cuanto a los videojuegos, se utilizan diferentes técnicas de inteligencia artificial para la generación de mapas y entornos, creación de agentes inteligentes que simulen un comportamiento humano, cálculo de rutas y otros aspectos. El objetivo del presente trabajo es la construcción de varios agentes con diferentes técnicas de aprendizaje por refuerzo capaces de controlar las acciones de un personaje en un videojuego de tenis.---ABSTRACT---Reinforcement learning belongs to the machine learning field, which was born in the decade of 1950 based on the Markov Decision Process, and lately, It has been one of the most exciting fields of research. One of the most improvements is the integration of reinforcement learning and deep neural networks giving favorable results. In the other hand, videogames are one of the industries with the highest advancement. It has a significant influence on other technological improvements, like graphics cards development. Various Artificial Intelligence techniques are used for map generation, human behavior simulation, route calculation, and other aspects. The goal of this work is implementing several agents with different techniques of reinforcement learning capable of controlling the actions of a character in a tennis videogame.

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Item ID: 55888
DC Identifier: http://oa.upm.es/55888/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:55888
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 19 Jul 2019 08:26
Last Modified: 19 Jul 2019 08:27
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