lunes, 23 de noviembre de 2015

ALGORITMO MINIMAX


TEMA:ALGORITMO MINIMAX

Semana del 16 a 20 de Noviembre

INTRODUCCIÓN

Desde el inicio de  la Inteligencia Artificial los juegos siempre han estado a la vanguardia, en la actualidad son considerados desafiantes ya que los sistemas que optan por estos son capaces de ganarle a sus oponente si ningún temor.
El algoritmo minimax  es uno de ellos, su estrategia como por así decirlo es buscar maximizar su jugada a lo contrario con lo que sucede con su oponente sus jugadas siempre van hacer minimizadas ya que el minimax siempre elegirá las mejores jugadas y su oponente se verá inverso a reducir sus movimientos.
Nuestras dudas acerca de este algoritmo se irán despejando conforme se vaya estudiando este tema.
MARCO TEÓRICO
¿QUÉ ES UN ALGORITMO MINIMAX?

El Minimax es el más empleado en los juegos bipersonales. Trabaja con una búsqueda en profundidad la misma que es limitada, dicha profundidad viene determinada por:

Para comenzar un juego deben estar definidos sus roles; quien empieza el juego es denominado MAX y el oponente es MIN.
MAX siempre va a maximizar sus valores con respecto a su contrincante ya que los valores de MIN serán minizarlos.
Para dicho juego se deben tomar en cuenta los siguientes pasos:

Debemos tener en cuenta que cada capa corresponde a una jugada de MAX o MIN respectivamente.
Como la recursión es recortada entonces la utilidad de una función heurística.

ESTRUCTURA MINIMAX
Minimax utiliza la siguiente estructura:
CARACTERÍSTICAS
  • Puede crear situaciones complejas en base a reglas sencillas
  • Tiene gran versatilidad de ser adictivos
  • A diferencia a otras búsquedas, el adversario introduce incertidumbre porque no se sabe que va a tirar, lo que se asemeja más a problemas reales.


EJEMPLO:

JUEGO TRES EN RAYA

  • Jugadores: MAX y MIN, primero jugará MAX luego este le da el paso a MIN y surgirá el flujo hasta que se acabe el juego.

  • Número de jugadores: 1 jugador que juega con la máquina.
  • El algoritmo MINIMAX se centra en ganar siempre,  es decir no se le va a poder ganar solo empatar.

Pero si se diera el caso en el que MIN gane se obtiene una raya de tres fichas O



En el caso de que todas las casillas estén ocupadas pero sin que haya una raya en tres fichas del mismo tipo,  se debe a un empate.


CONCLUSIONES

La Inteligencia Artificial se centró desde el principio con los juegos,  mismos que se proporcionaron para probar que tanto era la inteligencia de un sistema que era aplicable a juegos contra un humano, por tanto el algoritmo minimax es aplicable ha dicho sistema.
El algoritmo Minimax se centra en dos jugadores MAX y MIN; Max busca ser siempre el vencedor estando siempre por encima de su adversario Min ya que sus jugadas siempre van a ser mínimas, en el caso del juego tres en  raya, como resultado se obtendrá un ganador, empate y el peor de los casos un perdedor.


BIBLIOGRAFÍA
Rodríguez, J.2005.Minimax. (En Línea).Consultado 19 de Nov.2015.Formato PDF. Disponible en: http://www.itnuevolaredo.edu.mx/takeyas/Apuntes/Inteligencia%20Artificial/Apuntes/tareas_alumnos/Minimax/Minimax.pdf

Russell, S; Norvig, P. 2008. Inteligencia Artificial Un Enfoque Moderno. Segunda Edición. Pearson Education. España

  
Sánchez, Ana. 2011. Juegos con Adversario Algoritmo Minimax. (En Línea).Consultado 19 de Nov.2015.Formato PDF. Disponible en: http://www.it.uc3m.es/jvillena/irc/practicas/estudios/minimax.pdf

Trigozo, G. 2014. Inteligencia Artificial y Algoritmo: Minimax. (En Línea).Consultado 19 de Nov.2015.Formato PDF. Disponible en: http://conacin.upeu.edu.pe/wp-content/uploads/2014/10/CIn_3466.pdf





martes, 10 de noviembre de 2015

BÚSQUEDA ENTRE ADVERSARIOS


TEMA: BÚSQUEDA ENTRE ADVERSARIOS

Semana 2 al 6 de Noviembre 2015


INTRODUCCIÓN

Los agentes en algunas circunstancias presentan ciertos problemas con respecto a los  objetivos planteados, estos problemas se pueden dar en entornos que en los que existen contrincantes. A los cuales se los son conocidos como búsqueda entre adversarios y en ocasiones se los opta por denominarlos juegos.
En la Inteligencia Artificial los juegos se han  venido ocupando un rol importante ya que siempre han estado presentes, la búsqueda por adversarios tiene como propósito reemplazar en cada jugada con su adversario, cada uno incentivado por ser el ganador por ejemplo en el caso del juego del ajedrez, la utilidad al final del juego siempre va a  tener su pro y su contra con  respecto al contrincante ya que solo puede tener un ganador o un perdedor. 

MARCO TEÓRICO


JUEGOS: En los entornos multiagente(cooperativos o competitivos), los agente se deben caracterizar por considerar las acciones de otros agentes.

La teoría matemática de juegos es una rama de la economía .Los  juegos  se han tomado las facultades intelectuales de la gente mientras se ha dado la civilización. Los investigadores de la Inteligencia Artificial la forma en que se dan estos lo hacen cada vez más interesantes para poder estudiarlos con ahínco. El estado de un juego no presenta ninguna complejidad al representarlos, y los agentes se encuentran restringidos, a un diminuto número de acciones mismas que están definidos por reglas precisas. 

La Inteligencia Artificial opto por los juegos desde un principio, en el año 1950, casi como las computadoras se hicieron programables, el ajedrez fue abortado por Korand Zuse,Clalude Shannon ,Nobert Wiener y por Alan Turing desde entonces los juegos se volvieron indispensables.

Los juegos se tornan muy interesantes porque estos son muy difíciles de resolver. Como es el caso del ajedrez, tiene un factor de ramificación promedio de 35 y los juegos van a menudo a 50 movimientos por cada jugador.
Los juegos, como en el mundo real requieren la capacidad de tomar alguna decisión la jugada cuando es infectable calcular la función óptima.


CARACTERISTICAS

DECISIONES OPTIMAS EN JUEGOS
 
Un juego puede definirse formalmente como una clase de problemas de búsqueda con los componentes siguientes:


 
  1. El estado inicial es donde comienza el juego 
  2. La función sucesor define todos aquellos movimientos que se dan el cada juego así como los estados de los mismos 
  3. Test Terminal, indica cuando se acaba el juego 
  4. La función utilidad, es aquella que determina si un jugador gana , pierde o empata.

  • Ejemplo : Búsqueda Entre Adversarios 
   
Img.Juego del Tres en Raya entre Max y Min

CONCLUSIONES


Los juegos entre adversarios se centran como objetivo encontrar un ganador, en cada jugada, cada jugada va a depender del adversario ya que solo puede existir un ganador, darse un empate o por ende ser el perdedor del juego.
Los juegos se constituyen de cuatro aspectos importantes las cuales son; un estado inicial, función sucesor, un test terminal y por último de la función utilidad que determina los resultados obtenidos en la jugada.
Los juegos van invadiendo día a día a los seres humanos ya que desde el inicio de la Inteligencia Artificial se han venido dando.


BIBLIOGRAFÍA

Ceccaroni, L. 2011. Inteligencia Artificial Búsqueda entre adversarios. (En Línea).Consultado 7 de Nov.2015.Formato PDF. Disponible en: http://www.cs.upc.edu/~luigi/II/IA-2007-fall/2d-busqueda-entre-adversarios-(es).pdf
 

Russell, S., Norvig, P. 2008. Inteligencia Artificial Un Enfoque Moderno. Segunda Edición. Pearson Education. España