Jugando al Othello con inteligencia artificial

Abstract

En este trabajo se desarrollará una aplicación que permitirá jugar al juego de mesa conocido como Othello o Reversi. La aplicación permite jugar a dos jugadores humanos pero, también, que un jugador humano juegue contra un jugador artificial. Dicho jugador toma decisiones utilizando técnicas de búsqueda con adversarios, propias del ámbito de la Inteligencia Artificial. En concreto, se utiliza el algoritmo minimax con poda alfa-beta y profundidad acotada. Para ello, se analizan experimentalmente distintas funciones heurísticas de evaluación no terminales para estados del tablero. Además se emplean tablas de transposición para mejorar la eficiencia del proceso de búsqueda para la toma de decisiones.

In this work, an application will be developed that allows playing the board game known as Othello or Reversi. The application allows two human players to play, but also enables a human player to play against an artificial player. This artificial player makes decisions using adversarial search techniques, typical of the field of Artificial Intelligence. Specifically, the minimax algorithm with alpha-beta pruning and bounded depth is used. For this purpose, various non-terminal evaluation heuristic functions for board states are experimentally analyzed. Additionally, transposition tables are employed to improve the efficiency of the search process for decision-making.