General Game Playing: Análisis del problema. Solución basada en un algoritmo hibrido de inteligencia computacional

El objetivo de este trabajo es presentar unas bases de conocimiento sobre el denominado General Game Playing (GGP) analizando los conceptos relacionados con esta área que ha surgido recientemente, de forma que nuestro trabajo pueda ser usado como base en futuras investigaciones y tesis relacionadas con la materia. Para ello, se hará un estudio de los enfoques que se han empleado para abordar el problema y se profundizará en otras técnicas algorítmicas, tales como por ejemplo la de Montecarlo Tree Search y los algoritmos bio-inspirados que no se han empleado (o se han empleado poco) en este contexto. Adicionalmente, se realiza una propuesta de un agente autónomo (es decir, un resolutor del problema), implementando un algoritmo bio-inspirado mixto, dentro de la plataforma para la General Video Game Artificial Intelligence Competition (GVGAI), analizando sus resultados y extrayendo conclusiones.

Identificación de Parámetros Borrosos para el Control de Suspensión Activa mediante Enjambre de Partículas

El artículo aborda la identificación de parámetros borrosos mediante técnicas de optimización de enjambre de partículas (PSO) y su aplicación al control de un sistema de suspensión activa. En particular, se adopta un controlador de tipo Takagi-Sugeno de orden cero con partición diifusa estándar de sus antecedentes. A diferencia de trabajos previos, donde el aprendizaje se limitaba a los parámetros de escala del control, el método propuesto permite la optimización de los conjuntos borrosos de los antecedentes. La metodología propuesta se ha experimentado con éxito sobre un sistema físico de un cuarto de vehículo.