Evolución del conocimiento de un personaje de videojuego mediante el uso de redes neuronales artificiales

Abstract

La inteligencia artificial es usada en los videojuegos modernos con el fin de simular un comportamiento lo más humano posible en personajes controlados por una computadora. El incremento en capacidad de proceso y almacenamiento de ordenadores y consolas, junto con la progresiva popularidad de géneros como la estrategia en tiempo real o los juegos de acción en primera persona, están impulsando importantes mejoras en este campo, por lo que empiezan a buscarse alternativas como el uso de técnicas más complejas y que sean capaces de representar mejor un comportamiento inteligente. El presente trabajo de investigación está basado en el paradigma de la neuroevolución de topologías aumentativas (NEAT), consistente en hacer evolucionar la estructura y los pesos de una población de redes neuronales según un algoritmo genético. Así la red neuronal resultante es aquella que representa conductas más complejas, evitando además la homogeneidad y el carácter predecible de técnicas más clásicas como las máquinas de estados. Para observar los resultados se desarrollara un entorno de experimentación, en el que se harán distintas pruebas relativas al cruce de obstáculos y la detección de enemigos. En el primer capítulo de esta tesis se plantea los objetivos y la hipótesis, la cual es la base de esta investigación, en el segundo capítulo contiene conceptos y definiciones necesarios para poder llegar al objetivo principal, el tercer capítulo presenta la construcción del modelo para dar solución al problema y la construcción del prototipo, el cuarto capítulo expone los resultados obtenidos por medio del prototipo y finalmente el quinto capítulo contiene las conclusiones y recomendaciones de acuerdo a los objetivos trazados en el presente trabajo.