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dc.contributor.authorMárquez Rodríguez, Marvyn Amado
dc.date.accessioned2016-09-21T15:03:44Z-
dc.date.available2016-09-21T15:03:44Z-
dc.date.issued2012-04-05T14:03:53Z
dc.identifier.urihttps://repositorio.uci.cu/jspui/handle/ident/4627-
dc.description.abstractEn este trabajo se combinan t ecnicas de inteligencia arti cial deterministas y no deterministas para de nir el comportamiento de carros aut onomos en un videojuego de carreras. Para desarrollar un modelo de oponente competitivo se aprovecha la capacidad de generalizaci on de un perceptr on multicapa, as como la e ciencia y sencillez de combinar una m aquina de estados nitos con comportamientos de locomoci on. El proceso de aprendizaje de la red neuronal arti cial cuenta con dos etapas fundamentales: en la primera se obtiene una red con un conocimiento b asico de las acciones que debe realizar el carro aut onomo, y en la segunda etapa se mejora su comportamiento entren andola con registros del desempe~no de varios jugadores reales. Las t ecnicas deterministas permiten lidiar con situaciones espec cas que evitan aumentar el n umero de neuronas de la red y mantienen los niveles de respuesta en tiempo real.es_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.subjectInteligencia artificial, técnicas no deterministas, técnicas deterministas, red neuronal artificial, perceptrón multicapa, carro autónomo, aprendizaje, entorno virtual, máquina de estado, comportamiento de locomoción.es_ES
dc.titleMódulo de Inteligencia Artificial para el videojuego Rápido y Curioso.Informe de los Aportes Personales al Proyecto. Juegos Consola.es_ES
dc.typemasterThesis
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