1. DECISIONES OPTIMAS EN JUEGO
INTELIGENCIA ARTIFICIAL II
AUTOR:
• JEFFERSON CLÍDER GUILÉN VALENZUELA
2. INTRODUCCIÓN
En los entornos de agentes múltiples (cooperativos
o competitivos), cada agente tiene que considerar
las acciones de los demás agentes. Los entornos
competitivos, en los cuales los objetivos de los
agentes están en conflicto, dan ocasión a
problemas de búsqueda entre adversarios, a
menudo conocidos como juegos.
3. Consideraremos juegos con dos jugadores, que
llamaremos MAX y MIN, max mueve primero, y luego mueven por turno
hasta que el juego se termina. Al final de juego, se conceden puntos al
jugador ganador y penalizaciones al perdedor. Un juego puede definirse
formalmente como una clase de problemas de búsqueda con los
componentes siguientes:
• El estado inicial.- Incluye la posición del tablero e identifica al jugador
que mueve.
• Una función sucesor.- Devuelve una lista de pares (movimiento,
estado), indicando un movimiento legal y el estado que resulta.
• Un test terminal.- Determina cuándo se termina el juego. A los estados
donde el juego se ha terminado se les llaman estados terminales
• Una función utilidad.- Da un valor numérico a los estados terminales.
DECISIONES OPTIMAS EN JUEGOS
4. En un problema de búsqueda normal, la solución óptima sería una
secuencia de movimientos que conducen a un estado objetivo. En
un juego, por otra parte, mintiene algo que decir sobre
ello. Max por lo tanto debe encontrar una estrategia contingente,
que especifica el movimiento de max en el estado inicial, después
los movimientos de max en los estados que resultan de cada
respuesta posible de min, después los movimientos de max en los
estados que resultan de cada respuesta posible de min de los
anteriores movimientos, etcétera. Hablando de forma aproximada,
una estrategia óptima conduce a resultados al menos tan buenos
como cualquier otra estrategia cuando uno juega con un oponente
infalible.
ESTRATEGIAS ÓPTIMAS
5.
6.
7. CONCLUSIONES
Existen varias estrategias o algoritmos para resolver
problemas de competencia entre adversarios, en los que
dos agentes compiten por un mismo objetivo. Donde se
busca encontrar las estrategias racionales, que se
utilizan en situaciones cuando el resultado depende no
solamente de las estrategias propias y las condiciones
del entorno, sino también en las estrategias utilizadas por
otros jugadores con objetivos distintos. Las búsquedas
con adversarios son parte de la teoría matemática de
juegos, y para la IA.
8. BIBLIOGRAFÍA
• Russell, S., Norvig, P. 2008. Inteligencia Artificial Un Enfoque
Moderno. Segunda Edición. Pearson Education. España
• Ponce, P. 2011. Inteligencia artificial con aplicaciones a la
ingeniería. Primera Edición.
• García, A. 2012. Inteligencia artificial, Fundamentos, práctica
y aplicaciones. Primera Edición.
• Benítez, R., Escudero, G., Masip, D., Kanaan, S., 2014,
Inteligencia artificial avanzada. Primera Edición.
