Optimización de un conductor autónomo mediante algoritmos genéticos

Romero Sánchez, Gonzalo (2021). Optimización de un conductor autónomo mediante algoritmos genéticos. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM), Madrid.

Description

Title: Optimización de un conductor autónomo mediante algoritmos genéticos
Author/s:
  • Romero Sánchez, Gonzalo
Contributor/s:
  • Lara Cabrera, Raúl
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería del Software
Date: July 2021
Subjects:
Freetext Keywords: Algoritmos Genéticos; Videojuegos; Agentes inteligentes
Faculty: E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM)
Department: Sistemas Informáticos
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

En este proyecto veremos cómo optimizar a un conductor virtual dentro de un videojuego (TORCS) haciendo uso de Python y de Keras, mejorando su conducción a partir de la rama de 'Algoritmos Genéticos', perteneciente al grupo de los 'Algoritmos Evolutivos'. Pasando por dar una visión general del mundo de la inteligencia artificial actualmente, refiriéndose tanto a un entorno general cómo a otro más enfocado a los videojuegos y en sus títulos de conducción. También, se explica detalladamente, qué es un algoritmo genético, y múltiples formas de implementarlos. Siguiendo con la parte correspondiente al desarrollo, en las que se explica cómo se ha clasificado y gestionado cada fase, los resultados que se han obtenido y los problemas que se han hallado. Además, este proyecto cuenta con su propio repositorio, y termina con un breve anexo donde se resuelven algunas dudas sobre el mismo. Abstract: In this project, we will see how to optimize a virtual driver in a video game (TORCS) using Python and Keras, improve its driving using the branch of 'Genetic Algorithms', which belongs to the group of 'Evolutionary Algorithms'. Then, a general overview of the current state of the artificial intelligence world is given, referring both to a general environment as well as to a game-oriented one and its driving titles. Also, a detailed explanation is given on what a genetic algorithm is, and multiple ways to implement these. Continuing with the development part, which explains how each phase has been categorized and managed, the results obtained, and the problems that have been encountered. Finally, this project has its own repository, and ends with a brief appendix where some doubts are solved.

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Item ID: 68246
DC Identifier: https://oa.upm.es/68246/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:68246
Deposited by: Biblioteca Universitaria Campus Sur
Deposited on: 20 Aug 2021 16:34
Last Modified: 20 Aug 2021 16:34
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