Aprendizaje por refuerzo con estrategias de búsqueda en el juego CrazyHouse

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Profesores:

Dr. Pedro Lara Velázquez

Dr. Sergio Gerardo de los Cobos Silva

Resumen:

Este proyecto de investigación se enfoca en el estudio, diseño, construcción y evaluación de un agente de CrazyHouse por medio de aprendizaje por refuerzo y la utilización de diferentes estrategias de búsqueda, tales como árbol de búsqueda Monte Carlo, Minimax y Poda alfa-beta.

Objetivo general

  • Desarrollar un agente de CrazyHouse por medio de aprendizaje por refuerzo mediante el uso de estrategias de búsqueda.

Objetivos específicos

  • Investigar el estado del arte.
  • Comparar las diferentes estrategias de búsqueda.
  • Evaluar el agente con motores existentes y jugadores de ajedrez de 1 ra , 2 da y 3 ra fuerza.
  • Generar un artículo para congreso nacional.
  • Reportar los resultados de la investigación en la idónea comunicación de resultados.

Aprendizaje Maquinal con Big Data
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