DESARROLLO DE JUGADOR AUTÓNOMO DE CATAN MEDIANTE TÉCNICAS DE APRENDIZAJE REFORZADO PROFUNDO

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dc.contributor.authorMontilla Fernández, Rubén
dc.date.accessioned2023-10-28T12:00:05Z
dc.date.available2023-10-28T12:00:05Z
dc.date.issued2023-10-27
dc.descriptionTrabajo Fin de Grado leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2023/2024. Directores/as: David Gualda Gómez
dc.description.abstractEn este Trabajo Fin de Grado (TFG) se ha desarrollado un entorno de simulación en Python del juego Colonos de Catán con jugadores que toman decisiones aleatorias y que permite realizar un análisis de la partida en cualquier momento. El entorno de simulación desarrollado ha servido como fundamento para la creación de una versión base de jugador autónomo generado a partir de la utilización de técnicas de aprendizaje por refuerzo cuyo objetivo es superar a jugadores que toman decisiones aleatorias. Por último, los resultados del proyecto han sido satisfactorios ya que se ha conseguido crear un entorno de juego en el cual un jugador autónomo es capaz de usar sus recursos para aprender a jugar.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10115/25290
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Rey Juan Carlos
dc.rightsCreative Commons Atribución-CompartirIgual 4.0 Internacional
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/legalcode
dc.subjectCatán
dc.subjectAprendizaje Automático
dc.subjectInteligencia Artificial
dc.subjectRedes Neuronales
dc.subjectPython
dc.titleDESARROLLO DE JUGADOR AUTÓNOMO DE CATAN MEDIANTE TÉCNICAS DE APRENDIZAJE REFORZADO PROFUNDO
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/studentThesis

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Memoria del TFG
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