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000010648 005__ 20150325140202.0
000010648 037__ $$aTAZ-PFC-2013-316
000010648 041__ $$aspa
000010648 1001_ $$aVicente González, Carlos
000010648 24500 $$aNuevas funcionalidades en la arquitectura Cera-Cranium para el control de un agente inteligente en el entorno del videojuego Unreal Tournament 2004
000010648 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2013
000010648 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000010648 520__ $$aEn este proyecto se pretende implementar un agente inteligente (bot) para videojuegos de acción en primera persona, que tome decisiones utilizando un controlador basado en una arquitectura cognitiva. Las arquitecturas cognitivas, desde su origen, han buscado modelar el comportamiento y estructura de agentes inteligentes considerados como modelos integrados, es decir, arquitecturas donde se articulen procesos de razonamiento, planificación, aprendizaje, etc. de un modo unificado. Utilizando como base la arquitectura CERA-CRANIUM se pretende mejorar dicha arquitectura para cumplir la definición de arquitectura cognitiva dada por Vernon, Meta y Sandini y mejorar su valoración en la escala ConScale de evaluación de implementaciones de conciencia artificial. El entorno de simulación elegido para este proyecto es el videojuego Unreal Tournament 2004 (UT2004). Esta elección vino motivada por la existencia del concurso a nivel mundial "BotPrize", consistente en la implementación de un bot para UT2004 que simule el comportamiento humano. Las herramientas utilizadas son el videojuego UT2004 junto con la ampliación Gamebots 2004 (que permite ejecutar bots en el videojuego) y la plataforma Pogamut 3, que permite programar al agente virtual en el lenguaje de programación Java, y conectarlo y recibir información del videojuego. De entre las nuevas implementaciones realizadas podríamos destacar la integración de un sistema de toma de decisiones para controlar el funcionamiento del bot basado en Soar que reproduce mecanismos de cambio de estrategia ante el reconocimiento de modificaciones en el entorno, aprendiendo de su propia experiencia mediante “aprendizaje por refuerzo” así como una mejor simulación del comportamiento humano gracias a la implementación de algunos comportamientos de inspiración emocional. Para comprobar la efectividad de estas mejoras, se ha preparado un experimento siguiendo los estándares del concurso “BotPrize”.
000010648 521__ $$aIngeniero en Informática
000010648 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000010648 6531_ $$ainteligencia artificial
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000010648 6531_ $$asistemas cognitivos
000010648 6531_ $$aagentes
000010648 700__ $$aGonzález Bedia, Manuel$$edir.
000010648 700__ $$aSerón Arbeloa, Francisco José$$edir.
000010648 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bInformática e Ingeniería de Sistemas$$cLenguajes y Sistemas Informáticos
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