000149667 001__ 149667 000149667 005__ 20250127135745.0 000149667 037__ $$aTAZ-TFG-2024-2972 000149667 041__ $$aspa 000149667 1001_ $$aPérez Martínez, Álvaro 000149667 24200 $$aHLD: Exploring different AI strategies for card games 000149667 24500 $$aHLD: Explorando distintas estrategias de IA para juegos de cartas 000149667 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2024 000149667 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ 000149667 520__ $$aEn los últimos años, la industria de los videojuegos ha experimentado un crecimiento exponencial, convirtiéndose en una de las principales formas de entretenimiento digital. Paralelamente, los juegos de mesa, a pesar de ser una forma de ocio tradicional, han sabido adaptarse y evolucionar en este contexto digital. La convergencia entre ambas formas de entretenimiento ha dado lugar a una tendencia creciente: la digitalización de los juegos de mesa. Dado el contexto nombrado anteriormente, en este proyecto se ha planteado la virtualización del juego Happy Little Dinosaurs, un juego de mesa competitivo en el que los jugadores deben tomar decisiones para lograr la supervivencia de sus personajes dinosaurio. Dicha virtualización ha requerido, por un lado, la implementación de diversas escenas o interfaces, prestando especial atención a la información sobre las cartas jugadas en cada ronda. Por otro lado el desarrollo del videojuego, se ha compuesto de 2 fases para el desarrollo de bots que usan Inteligencia Artificial (IA): <br />• En la primera fase del proyecto se diseñaron e implementaron la lógica y el motor del juego, desarrollando una interfaz de usuario intuitiva, ayudado por el entorno Unity, herramienta muy usada para crear videojuegos. <br />• En la segunda fase, se utilizaron técnicas de IA aplicada a Videojuegos, que permitieran al jugador desafiar a la máquina. Para ello se evaluaron 3 algoritmos diferentes: algoritmo MinMax, el cual resultó complicado de implementar al ser un juego de cartas de mas de dos jugadores y con información imperfecta u oculta; el algoritmo de Monte Carlo, el cual resultó útil ya que era capaz de determinar la probabilidad de las cartas para ganar la ronda; y el algoritmo de Aprendizaje por Refuerzo, el cual resultó muy prometedor, pero quedó finalmente fuera del alcance del proyecto. Este trabajo ha permitido experimentar la realización de un proyecto personal de escala media, con especial énfasis en la organización del tiempo, los esfuerzos y la virtualización de un videojuego completo<br /> 000149667 521__ $$aGraduado en Ingeniería Informática 000149667 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons 000149667 691__ $$a0 000149667 692__ $$a 000149667 700__ $$aBobed Lisbona, Carlos$$edir. 000149667 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bInformática e Ingeniería de Sistemas$$cLenguajes y Sistemas Informáticos 000149667 8560_ $$f781035@unizar.es 000149667 8564_ $$s12284666$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/149667/files/TAZ-TFG-2024-2972.pdf$$yMemoria (spa) 000149667 909CO $$ooai:zaguan.unizar.es:149667$$pdriver$$ptrabajos-fin-grado 000149667 950__ $$a 000149667 951__ $$adeposita:2025-01-27 000149667 980__ $$aTAZ$$bTFG$$cEINA 000149667 999__ $$a20240626155604.CREATION_DATE