4 resultados para StarCraft


Relevância:

20.00% 20.00%

Publicador:

Resumo:

Pour respecter les droits d’auteur, la version électronique de ce mémoire a été dépouillée de ses documents visuels et audio‐visuels. La version intégrale du mémoire a été déposée au Service de la gestion des documents et des archives de l'Université de Montréal.

Relevância:

20.00% 20.00%

Publicador:

Resumo:

Resumen tomado de la publicación. - El artículo forma parte de una sección de la revista dedicada a: Investigaciones

Relevância:

20.00% 20.00%

Publicador:

Resumo:

Includes index.

Relevância:

20.00% 20.00%

Publicador:

Resumo:

Uno de los principales objetivos de la inteligencia artificial es conseguir entidades que actúen de forma autónoma ante diferentes situaciones sin necesidad de que haya un humano detrás decidiendo la siguiente acción. Cuando nos encontramos en un mundo estático e inmóvil, es posible conseguir crear un algoritmo que resuelva los problemas de manera eficaz, pero cuando el mundo en el que nos encontramos varía, pueden surgir nuevos problemas nuevos para los que el algoritmo original no funcione, por lo que necesitamos que nuestra entidad, o bot, aprenda a lidiar con ellos. Un ejemplo de mundo variante puede ser el propio mundo de StarCraft [14], un videojuego de estrategia en el que dispondremos de una base y una serie de unidades que debemos controlar con el objetivo de destruir la base enemiga. En un entorno así, a veces es difícil gestionar las diferentes situaciones para conseguir ganar, por ello, este proyecto tiene como objetivo construir un bot que aprenda a controlar varias unidades y a lidiar con las diferentes situaciones que aparezcan, permitiendo descubrir estrategias para ganar a partir de la experiencia del propio bot. Dado que no siempre sabemos en qué situación nos vamos a encontrar, parece idóneo utilizar el aprendizaje por refuerzo, que permite aprender de un entorno del que inicialmente no se tienen datos a través de la experiencia utilizando como medio un sistema de compensación de las diferentes acciones tomadas en función de sus consecuencias.