Comparación de los algoritmos de búsqueda en problemas de videojuegos de estrategia
| Autor: | José Castillo, Jayson Morán, Ashley Lan, Nicholas Béliz Osorio |
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| Jazyk: | Spanish; Castilian |
| Rok vydání: | 2020 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Revista de Iniciación Científica, Vol 6, Iss 2, Pp 60-66 (2020) |
| Druh dokumentu: | article |
| ISSN: | 2412-0464 2413-6786 |
| DOI: | 10.33412/rev-ric.v6.2.2897 |
| Popis: | Los juegos de estrategia siempre han sido muy gustados por las personas. Juegos como el ajedrez y las damas, por mencionar algunos muy jugados. Han creado rivalidad entre jugadores y hasta se han convertido en deportes jugados por profesionales. Con el surgir de la inteligencia artificial se abre una nueva ventana para probar si las computadoras pueden superar a los humanos. De estas ideas han surgido algoritmos que buscan solucionar problemas a través de diferentes estrategias. En este artículo se estudiaron los algoritmos de minimax y alfa-beta, su definición, funcionalidad y complejidad. Estos algoritmos se implementaron en la emulación del juego de Lara Croft Go, que fue programado en el lenguaje de Java utilizando el IDE de NetBeans. La aplicación consiste en un juego donde un humano se enfrenta a una IA que fue programada con ambos algoritmos y se define por diferentes factores, quien es el mejor resolviendo el juego. La recolección de los datos es definida por los movimientos que realice cada algoritmo para completar los niveles y la cantidad de estados que genere en la búsqueda de la solución. Basados en los datos recopilados durante la ejecución de los algoritmos, se demuestra que el algoritmo más eficiente en la búsqueda de la solución de los niveles implementados es el algoritmo de búsqueda Alfa-Beta, ya que genera menos estados, por lo tanto, evalúa menos nodos y llega a una solución en un tiempo menor que el algoritmo de búsqueda Minimax. |
| Databáze: | Directory of Open Access Journals |
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