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dc.contributor.advisorFernández Barrero, David 
dc.contributor.authorVicente del Egido, Alberto
dc.date.accessioned2022-09-23T15:39:04Z
dc.date.available2022-09-23T15:39:04Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10017/53356
dc.description.abstractEn este TFG se plantea la posibilidad de diseñar de cero un agente inteligente que mediante aprendizaje reforzado profundo aprenda a jugar de manera eficiente al juego de mesa de estrategia militar Risk. En primer lugar se diseñara un agente que mediante Q learning aprenda a jugar al Tres en Raya, a continuación uno que resuelva la misma tarea mediante Deep Q learning y mas adelante se adaptará este agente para que aprenda el Risk, tanto una versión reducida de este, como el original.es_ES
dc.description.abstractIn this TFG we propose the possibility of designing from scratch an intelligent agent that by deep reinforcement learning learns to play efficiently the military strategy board game Risk. Firstly, a Q Learning agent will be designed to learn how to play Tic-Tac-Toe, then one that solves the same task by Deep Q learning, and finally this agent will be adapted to learn Risk, a reduced version of it and the original one.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isospaen
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectMachine Learningen
dc.subjectDeep Learningen
dc.subjectReinforcement Learningen
dc.subjectQ Learningen
dc.subjectDeep Q Learningen
dc.subjectRisken
dc.subjectBoard gamesen
dc.subjectTic Tac Toeen
dc.titleAprendizaje por refuerzo para agentes competitivos en el juego del Riskes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen
dc.subject.ecienciaInformáticaes_ES
dc.subject.ecienciaComputer scienceen
dc.contributor.affiliationUniversidad de Alcalá. Escuela Politécnica Superiores_ES
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionen
dc.description.degreeGrado en Ingeniería Informáticaes_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen


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