Técnicas evolutivas y de aprendizaje reforzado para videojuegos.

 El presente proyecto se realiza en conjunto con la Universidad Politécnica de Madrid y se centra en la línea de inteligencia artificial para  videojuegos. Con frecuencia cuando se habla de IA en juegos el ámbito académico se enfoca a juegos como el ajedrez, othelo o las damas. Sin  embargo, el verdadero escenario de interés desde el punto de vista comercial se enfoca a juegos muchísimo más sofisticados. Dichos juegos deben su éxito a dos factores, por un lado a su espectacularidad visual y por otro lado a su adictividad (el reto de jugarlos). En este segundo aspecto se centra esta propuesta: desarrollar modelos de IA para la estrategia de videojuegos.



El planteamiento de esta propuesta se va a centrar (aunque sin restringirse) a juegos comerciales de hace pocos años, distribuidos por  sus fabricantes de forma gratuita con fines de investigación (juegos como Unreal Tournament, Never Winter Nights o Panzer General). Dichos juegos plantean problemas reales de juegos comerciales a los que se les puede dotar de nuevas características trasladables a juegos de últimas generaciones.



El objetivo último del proyecto es llegar a participar en alguna de las competiciones del próximo año, tales como:

Lista de objetivos concretos del proyecto:

  • Estudiar e instalar motores de juegos comerciales o de libre distribución.
  • Construir un armazón de pruebas para un juego comercial que permita empotrar controladores inteligentes diseñados por medio de enfoques evolutivos o de aprendizaje reforzado.
  • Desarrollar herramientas de trazado, y presentación de la evolución de controladores de juegos.
  • Participar en alguna de las competiciones de IA para juegos (CEC,CIG o GECCO).
Tecnología: 

Según el objetivo final del proyecto. Principalmente C/C++ o Java

Tutores: 
<p>Luis Pe&ntilde;a S&aacute;nchez (<a href="mailto:luis.pena@urjc.es">luis.pena@urjc.es</a>)</p> <p>Matteo Vasirani (<a href="mailto:matteo.vasirani@urjc.es">matteo.vasirani@urjc.es</a>)</p>