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dc.contributor.advisorMontaña Arnaiz, José Luis 
dc.contributor.advisorPalazuelos Calderón, Camilo 
dc.contributor.authorBecerro Campos, Juan
dc.contributor.otherUniversidad de Cantabriaes_ES
dc.date.accessioned2023-09-13T13:56:52Z
dc.date.available2023-09-13T13:56:52Z
dc.date.issued2023-02
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10902/29901
dc.description.abstractEn la actualidad, cada vez es más común el uso de técnicas de inteligencia artificial en los videojuegos. Esto se hace tanto para facilitar su desarrollo, como para modelar el comportamiento de los personajes que participan en ellos. En este trabajo se ha implementado un algoritmo basado en computación evolutiva, concretamente en un concepto conocido como neuroevolución. Esto consiste en una estrategia de inteligencia artificial basada en el proceso evolutivo de la naturaleza con la que se intenta generar una red neuronal capaz de resolver un problema determinado. El algoritmo implementado, conocido como Neuro Evolution of Augmenting Topologies (NEAT) es un algoritmo basado en la neuroevolución que se caracteriza por no adherirse a una estructura fija de red neuronal, de manera que puede obtener mejores resultados que otros algoritmos más tradicionales. Adicionalmente se ha desarrollado un prototipo de videojuego del género "third-person shooter"(TPS) en el que las características de las entidades enemigas del jugador son generadas mediante la red neuronal generada con NEAT.es_ES
dc.description.abstractNowadays, the use of artificial intelligence techniques in video games is becoming more and more common. This is done both to facilitate their development and to model the behavior of the characters that participate in them. In this work we have implemented an algorithm based on evolutionary computation, specifically on a concept known as neuroevolution. This consists of an artificial intelligence strategy based on the evolutionary process of nature with which an attempt is made to generate a neural network capable of solving a given problem. The implemented algorithm, known as Neuro Evolution of Augmenting Topologies (NEAT) is an algorithm based on neuroevolution that is characterized by not adhering to a fixed neural network structure, so that it can obtain better results than other more traditional algorithms. Additionally, a prototype of a video game of the "third-person shooter"(TPS) genre has been developed in which the characteristics of the player’s enemy entities are generated by means of the neural network generated with NEAT.es_ES
dc.format.extent35 p.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationales_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subject.otherComputación evolutivaes_ES
dc.subject.otherNeuroevoluciónes_ES
dc.subject.otherRed neuronales_ES
dc.subject.otherNEATes_ES
dc.subject.otherInteligencia artificiales_ES
dc.subject.otherTPSes_ES
dc.subject.otherVideojuegoses_ES
dc.subject.otherEvolutionary computinges_ES
dc.subject.otherNeuroevolutiones_ES
dc.subject.otherNeural networkes_ES
dc.subject.otherArtificial intelligencees_ES
dc.subject.otherVideo gameses_ES
dc.titleUso del algoritmo NEAT aplicado a videojuegos TPSes_ES
dc.title.alternativeUse of the NEAT algorithm applied to TPS videogameses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.rights.accessRightsopenAccesses_ES
dc.description.degreeGrado en Ingeniería Informáticaes_ES


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