Diseño e implementación de agentes inteligentes para gestión de autoaprendizaje aplicado al juego de Pac-man
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Cómo citar

Calderon-Huerta, J. U., Cervantes-Martínez, R. F., Gonzales-Trigueros, J. E., Muñoz-Rivera, E., Peñaran-Prieto, M. J., & Ibarra-Manzano, M. A. (2023). Diseño e implementación de agentes inteligentes para gestión de autoaprendizaje aplicado al juego de Pac-man. JÓVENES EN LA CIENCIA, 21, 1–9. Recuperado a partir de https://www.jovenesenlaciencia.ugto.mx/index.php/jovenesenlaciencia/article/view/3944

Resumen

El artículo describe el diseño y la implementación de agentes inteligentes para el juego clásico de arcade Pac-Man. Los agentes están diseñados para maximizar su puntaje en tiempo real, lo que los obliga a tomar decisiones efectivas, como moverse de manera eficiente por el laberinto, comer puntos y evitar ser atrapados por los fantasmas. Se exploran diferentes enfoques de inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje automático para desarrollar agentes que puedan superar los desafíos planteados por el juego y mejorar su rendimiento de forma autónoma. El artículo destaca que los videojuegos son un excelente entorno para poner a prueba nuevos tipos de agentes inteligentes, ya que ofrecen escenarios dinámicos y desafiantes donde los agentes pueden interactuar con diversos elementos y enfrentarse a situaciones cambiantes en tiempo real. Pac-Man es un juego especialmente relevante en este contexto debido a su riqueza y complejidad, lo que lo convierte en un objeto de estudio popular para la inteligencia artificial y la robótica. El artículo también analiza la jugabilidad de Pac-Man, donde el jugador controla a un personaje amarillo que debe moverse por un laberinto comiendo puntos y evitando ser atrapado por los fantasmas. El laberinto está formado por intrincados pasillos y esquinas que ofrecen múltiples rutas para explorar. Las píldoras son el principal objetivo del juego y están dispersas por todo el laberinto. Además, el artículo destaca que los agentes inteligentes son algoritmos computacionales independientes que toman decisiones basadas en la información del entorno y el conocimiento generado a partir de situaciones previas. Los agentes tienen una amplia gama de aplicaciones, ya que les permite resolver de manera general cualquier situación planteada, encontrando soluciones individuales a problemas y mejorando su rendimiento de forma autónoma. En conclusión, el artículo contribuye al avance de la inteligencia artificial y la comprensión de cómo los agentes inteligentes pueden evolucionar y adaptarse para enfrentar complejas situaciones en diversos dominios de aplicación. El artículo es útil para aquellos interesados en la inteligencia artificial, los videojuegos y la robótica.

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