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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12008/20377 Cómo citar
Título: Jugador de ZX Spectrum utilizando aprendizaje por refuerzos profundo
Autor: Laguna, Rodrigo
Melli, Diego
Sánchez, Ezequiel
Título Obtenido: Ingeniero en Computación
Facultad o Servicio que otorga el Título: Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería
Tutor: Garat, Diego
Moncecchi, Guillermo
Tipo: Tesis de grado
Palabras clave: Aprendizaje por refuerzos profundo, Deep Q-learning, Human checkpoint replay
Fecha de publicación: 2018
Resumen: Uno de los desafíos del Aprendizaje Automático desde sus comienzos ha sido la resolución de juegos. Los juegos proveen entornos controlados en donde es posible desarrollar y probar los resultados de distintos algoritmos. En particular, los videojuegos muchas veces presentan problemas que para su resolución requieren de secuencias complejas de acciones: tomar objetos en cierto orden, llevarlos a lugares específicos, entre otros. Este trabajo se plantea como objetivo la creación de un jugador artificial para el videojuego Manic Miner sobre la plataforma ZX Spectrum mediante Aprendizaje profundo. Para esto se desarrollan y comparan agentes que aprenden directamente de los píxeles de la pantalla, entrenados mediante la aplicación de distintas variantes de Deep Q Learning: Deep Q-Network (DQN), Double Deep Q-Network (DDQN) y Dueling Network, combinándolas con técnicas de aprendizaje como Human Checkpoint Replay. También se implementa un entorno para esta plataforma, inexistente hasta el momento, que permite su interacción con el agente y una interfaz interactiva para generar checkpoints y editar niveles. A pesar de la complejidad del juego y del tiempo de entrenamiento que requieren estos algoritmos, se logra superar al primer nivel en más de una oportunidad, al asistir a la exploración del agente mediante Human Checkpoint Replay. Además, se analiza cualitativamente la capacidad del agente entrenado para aplicar sus conocimientos en escenarios ligeramente distintos al de entrenamiento gracias al editor de niveles interactivo desarrollado.
Editorial: UR.FI.INCO
Citación: Laguna, R, Melli, D y Sánchez, E. Jugador de ZX Spectrum utilizando aprendizaje por refuerzos profundo [en línea] Tesis de grado. Montevideo : UR.FI.INCO, 2018.
Licencia: Licencia Creative Commons Atribución – No Comercial – Sin Derivadas (CC - By-NC-ND)
Aparece en las colecciones: Tesis de grado - Instituto de Computación

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