Aprendizaje de juegos mediante cúmulos de partículas con tamaño de población variable

El aprendizaje de juegos ha motivado el desarrollo de numerosas estrategias de Inteligencia Artificial. Si bien existen diferentes enfoques, la adaptación al entorno de información es una característica deseable cuando se busca resolver un problema complejo ya que hace innecesaria la codificación de...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Leza, María Victoria, Lanzarini, Laura Cristina
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2007
Materias:	Ciencias Informáticas Informática optimización mediante cúmulos de partículas (PSO) Neural nets ARTIFICIAL INTELLIGENCE swarm intelligence particle swarm optimization
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/23179
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	El aprendizaje de juegos ha motivado el desarrollo de numerosas estrategias de Inteligencia Artificial. Si bien existen diferentes enfoques, la adaptación al entorno de información es una característica deseable cuando se busca resolver un problema complejo ya que hace innecesaria la codificación de cualquier tipo de conocimiento inicial. En esta área, las redes neuronales han brindado excelentes resultados pero generalmente con un costo computacional elevado. Existen trabajos previos donde se han utilizado heurísticas poblacionales, para reducir el tiempo de entrenamiento. En particular, el uso de estrategias evolutivas basadas en cúmulos de partículas de tamaño fijo ha producido resultados satisfactorios. Este artículo propone modificar el tamaño de la población durante el proceso de adaptación, agregando y eliminando individuos en función de su aptitud para resolver el problema planteado. El método propuesto ha sido aplicado en el entrenamiento de una red neuronal para jugar el juego de TaTeTi. Los resultados obtenidos han sido comparados con los de una estrategia basada en cúmulos de partículas con tamaño de población fija. Finalmente se exponen las conclusiones así como algunas líneas de trabajo futuras.
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Aprendizaje de juegos mediante cúmulos de partículas con tamaño de población variable

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