BUSQUEDA ENTRE ADVERSARIO

INTRODUCION

Dentro de un entorno multiagente competitivo los objetivos de los agentes se encuentran en conflictos ocasionando una búsqueda entre adversarios, también conocidas como juegos. 

Lo cual se va a detallar en esta ocasión para tener en cuenta como se desempeñan los agentes en estados en el que participan más de un agente

MARCO TEORICO

JUEGOS.

Los juegos proporcionan una tarea estructurada en la que es muy fácil medir el éxito o el fracaso. En comparación con otras aplicaciones de inteligencia artificial, por ejemplo comprensión del lenguaje, los juegos no necesitan grandes cantidades de conocimiento.

Los juegos en IA se enfoca a que un agente enfrente a otro y cumplir un determinado objetivo, en si ganar, cuando un agente gana el juego implica a que el otro lo pierda por lo que se dice que resultado siempre será 0, ya que el ganador contara con +1 y el perdedor -1 al sumar ambos valores el resultado será 0 y en el caso de empate no hay puntos para ninguno resultando 0.

DECISIONES ÓPTIMAS EN JUEGOS.

Se toma en cuenta quien inicia y quien le sigue en un juego, a lo cual se le denomina MAX al que inicia y MIN al otro jugador, pero para que aquellos tomen una decisión en el transcurso del juego depende de estos factores:

ESTRATEGIAS ÓPTIMAS.

En un problema de búsqueda normal, la solución óptima sería una secuencia de movimientos que conducen a un estado objetivo (un estado terminal que es ganador). En un juego, por otra parte el agente debe estar pendiente de las acciones que realiza su rival y cómo influyen en el entorno, ya que las decisiones de este dependen del otro.

Para considerar una estrategia óptima se debe analizar a cada uno de los agentes implicados (MIN y MAX), para determinar que se debe realizar en cierto momento.

CONCLUSION

Como se adjunta anteriormente se debe de tener muy en cuenta las estrategias que se pueden tomar para llegar a ganar, es decir conseguir el objetivo.

Para asegurar el objetivo se debe tomar las decisiones adecuadas y tener en cuenta lo que el adversario pueda realizar para cambiar el panorama del entorno. Para lo cual se explicó cómo funciona el algoritmo minimax que comienza Max tomando el máximo valor para generar el nodo, de ahí se toma en cuenta el valor Min para desplegar el siguiente nodo.

BLIBLIOGRAFIA

Russell, S. y Norvig, P. 2004. INTELIGENCIA ARTIFICIAL. UN ENFOQUE MODERNO. PEARSON EDUCACIÓN. 2 ed. Madrid.