Paper 1:
En este trabajo
se presenta el proceso de análisis, diseño, implementación y
experimentación de un jugador automático para el juego 2048. El objetivo
principal de este trabajo consiste en desarrollar un jugador automático
para el juego 2048 mediante la utilización de Inteligencia Artificial.
Para ello se han seleccionado dos algoritmos sobre los cuales se han
realizado pequeñas implementaciones para adaptarlos al funcionamiento
del juego. Con el fin de realizar una comparativa entre el rendimiento
de ambos algoritmos se han definido un conjunto de funciones
heurísticas.
Referencia: Jugando al 2048 con Inteligencia Artificial
Paper 2:
En este documento se presenta un método interactivo de toma de decisiones confusa para resolver problemas de programación no lineal multiobjetivo suponiendo que el responsable de la toma de decisiones (DM) tiene objetivos difusos para cada una de las funciones objetivo. Los objetivos difusos de la DM se cuantifican obteniendo las funciones de membresía correspondientes a través de la interacción con la DM. Una vez determinadas las funciones de membresía, si el DM especifica sus valores de membresía de referencia, el problema minimax aumentado se resuelve y el DM se suministra con la solución Pareto-óptima correspondiente junto con las tasas de compensación entre las funciones de membresía. Luego, al considerar los valores actuales de las funciones de membresía y las tasas de compensación, el DM responde actualizando sus valores de referencia de membresía. De esta manera, la solución de compromiso o satisfacción para el DM se puede derivar de manera eficiente de entre un conjunto de soluciones Pareto-óptimo. Sobre la base del método propuesto, se escribe un programa de computadora de tiempo compartido y se muestra un ejemplo numérico ilustrativo junto con las salidas de la computadora.
Referencia: Interactive fuzzy decision making for multiobjective nonlinear programming using augmented minimax problems
Paper 3:
El proyecto se basa en la implementación del videojuego Reversi con
inteligencia artificial añadida. El entorno de desarrollo utilizado ha
sido Unity 3D para la implementación del apartado visual y Microsoft
Visual Studio para el desarrollo de la parte de programación en lenguaje
C#.
En él se podrán realizar partidas de un jugador contra la máquina, la
cual consta de cuatro modos de dificultad. El primero es el Novato, el
cual jugará de manera aleatoria, el segundo es el Intermedio, el cual
está desarrollado utilizando el algoritmo, el tercero es el modo
Avanzado que cuenta con la implementación del algoritmo Minimax con poda
Alfa Beta, para agilizar la búsqueda y poder buscar estados a mayor
profundidad. Cabe destacar que tanto Minimax como la poda Alta-Beta
están desarrollados con una variante de Minimax nombrada Negamax. Por
último el modo Experto que cuenta con el algoritmo de búsqueda
Negascout.
El juego también cuenta con la posibilidad de realizar partidas con otro
jugador o simplemente ver como ambas inteligencias juegan entre ellas.
Paper 4:
Se describe lo que es un videojuego táctico, la necesidad de que tengan jugadores
automáticos y las restricciones a las que están sujetos. Se presentan algoritmos y
aproximaciones posibles en la programación de uno de los jugadores; a
continuación se implementa un juego como caso de estudio que replique las
características de algún ejemplo actual del género. Finalmente se le añade a este
varias de las técnicas explicadas anteriormente para ponerlas a prueba en
simulaciones y recabar estadísticas.