Metodos de busqueda para juegos humano-maquina

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  • Publicado : 1 de marzo de 2012
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METODOS DE BUSQUEDA PARA JUEGOS HUMANO-MAQUINA

Esta lectura trata acerca de cómo es que los juegos siempre han estado presentes en las civilizaciones para mantener las facultades humanasocupadas.
El hecho de un juego multiagente tiene varios factores como lo son el hecho de que el segundo agente brinda un elemento de imprevisibilidad haciendo que el evento sea más llamativo y difícil deresolver el problema
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.
Lateoría matemática de juegos, una rama de la economía, ve a cualquier entorno multiagente como un juego; sin tener en cuenta si los agentes son cooperativos ó competitivos.
Los juegos en IA tienenlas siguientes características:
a. Ambientes observables
b. 2 jugadores
c. Deterministas
d. Información Perfecta
e. Movimientos alternados
Además de las características antes mencionadastambién están las clasificaciones de los juegos
Cooperación: Cooperativos / No Cooperativos
Numero Jugadores: Bipersonales (n=2, generalmente no cooperativos), n-personales (n>2)
Beneficios: SumaNula (Beneficios y perdidas deben sumar 0), y suma no nula.
Duración: Finitos (final programado) e infinitos.
Juegos de contingencias.
Pueden tener una ramificación alta como en el ajedrez.Puede haber límite de tiempo.
Para su resolución se usa: Funciones de Evaluación: Evalúa los operadores usados por cada jugador, nos ayuda al decidir el resultado del juego y las mejores estrategiaspara cada jugador.
Métodos de poda: Simplificación de búsqueda.
Primero se comienza con un planteamiento general
Son 2 jugadores: MAX y MIN, MAX empieza.
Estado Inicial: Posición del tablero yidentificación del primer jugador.
Función Sucesora: Lista de pares (movimiento, estado), indica cada movimiento legal y su estado resultante.
Función Objetivo: Determina cuando se acaba el juego....
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