UNIVERSIDAD DE LA RIOJA
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Razonamiento y Planificación Automática
Guía de Estudio: TEMA 6. Búsqueda entre adversarios
Introducción
El estudio de la búsqueda entre adversarios es fundamental en el campo de la inteligencia
artificial, especialmente en la programación de juegos y sistemas de decisión donde dos o más
entidades compiten entre sí. La búsqueda adversaria se basa en algoritmos que buscan
maximizar el rendimiento de un jugador mientras minimizan el rendimiento del oponente. Los
métodos más comunes incluyen la búsqueda minimax, la poda alfa-beta y la búsqueda
expectiminimax. Este documento proporcionará una guía detallada y técnica sobre cómo estudiar
estos temas, sus características, ventajas y desventajas.
a. ¿Cómo estudiar este tema?
Para abordar eficazmente el estudio de la búsqueda entre adversarios, se recomienda seguir
estos pasos:
1. Revisión de fundamentos: Asegúrate de tener una sólida comprensión de la teoría de
juegos, estructuras de datos como árboles y grafos, y algoritmos de búsqueda.
2. Lectura de literatura especializada: Consulta libros y artículos académicos sobre
inteligencia artificial, como "Artificial Intelligence: A Modern Approach" de Stuart Russell y
Peter Norvig.
3. Implementación práctica: Desarrolla programas que implementen los algoritmos
minimax, poda alfa-beta y expectiminimax en un entorno de programación como Python.
4. Evaluación crítica: Analiza los resultados obtenidos y compara diferentes estrategias para
entender las ventajas y limitaciones de cada método.
5. Participación en comunidades: Involúcrate en foros y grupos de discusión para compartir
experiencias y resolver dudas.
b. Introducción
La búsqueda entre adversarios es una parte esencial en la inteligencia artificial aplicada a juegos
y situaciones competitivas. Se emplea para determinar la mejor estrategia en un escenario donde
los jugadores persiguen objetivos opuestos. Los árboles de decisión son una herramienta clave
en estos algoritmos, donde cada nodo representa un estado del juego y las ramas posibles
movimientos.
c. Búsqueda minimax
Definición: La búsqueda minimax es un algoritmo recursivo que se utiliza para determinar el
movimiento óptimo en juegos de dos jugadores como el ajedrez o el tic-tac-toe. Asume que
ambos jugadores jugarán perfectamente.
, Características:
Recursividad: Evalúa todos los posibles movimientos hasta una cierta profundidad.
Evaluación de nodos terminales: Utiliza una función de evaluación para discernir el valor
de los nodos terminales.
Alternancia de turnos: Los niveles del árbol alternan entre movimientos del jugador
maximizador y el minimizador.
Ventajas:
Proporciona la estrategia óptima si se explora todo el árbol de juego.
Es conceptualmente simple y fácil de implementar.
Desventajas:
Exponencial en complejidad temporal y espacial.
Impracticable para juegos complejos sin optimizaciones.
d. La poda alfa-beta
Definición: La poda alfa-beta es una optimización del algoritmo minimax que reduce el número
de nodos que se evalúan en el árbol de búsqueda.
Características:
Alfa y Beta: Dos valores se utilizan para cortar ramas innecesarias del árbol. Alfa es el
mejor valor encontrado para el jugador maximizador, y Beta para el minimizador.
Eficiencia: Mantiene la misma decisión que minimax pero con menos evaluaciones.
Ventajas:
Significativamente más eficiente que minimax.
Permite explorar árboles más profundos en el mismo tiempo.
Desventajas:
La efectividad depende del orden en que se evalúan los nodos.
Implementación más compleja que minimax.
e. Búsqueda expectiminimax
Definición: La búsqueda expectiminimax es una extensión del algoritmo minimax para juegos
que incluyen elementos de azar, como juegos de dados.
Características:
Nodos de azar: Además de nodos maximizadores y minimizadores, incluye nodos de azar
que representan eventos aleatorios.
Valor esperado: Utiliza el valor esperado en lugar del valor mínimo o máximo.
Ventajas:
Maneja adecuadamente juegos con elementos aleatorios.
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Razonamiento y Planificación Automática
Guía de Estudio: TEMA 6. Búsqueda entre adversarios
Introducción
El estudio de la búsqueda entre adversarios es fundamental en el campo de la inteligencia
artificial, especialmente en la programación de juegos y sistemas de decisión donde dos o más
entidades compiten entre sí. La búsqueda adversaria se basa en algoritmos que buscan
maximizar el rendimiento de un jugador mientras minimizan el rendimiento del oponente. Los
métodos más comunes incluyen la búsqueda minimax, la poda alfa-beta y la búsqueda
expectiminimax. Este documento proporcionará una guía detallada y técnica sobre cómo estudiar
estos temas, sus características, ventajas y desventajas.
a. ¿Cómo estudiar este tema?
Para abordar eficazmente el estudio de la búsqueda entre adversarios, se recomienda seguir
estos pasos:
1. Revisión de fundamentos: Asegúrate de tener una sólida comprensión de la teoría de
juegos, estructuras de datos como árboles y grafos, y algoritmos de búsqueda.
2. Lectura de literatura especializada: Consulta libros y artículos académicos sobre
inteligencia artificial, como "Artificial Intelligence: A Modern Approach" de Stuart Russell y
Peter Norvig.
3. Implementación práctica: Desarrolla programas que implementen los algoritmos
minimax, poda alfa-beta y expectiminimax en un entorno de programación como Python.
4. Evaluación crítica: Analiza los resultados obtenidos y compara diferentes estrategias para
entender las ventajas y limitaciones de cada método.
5. Participación en comunidades: Involúcrate en foros y grupos de discusión para compartir
experiencias y resolver dudas.
b. Introducción
La búsqueda entre adversarios es una parte esencial en la inteligencia artificial aplicada a juegos
y situaciones competitivas. Se emplea para determinar la mejor estrategia en un escenario donde
los jugadores persiguen objetivos opuestos. Los árboles de decisión son una herramienta clave
en estos algoritmos, donde cada nodo representa un estado del juego y las ramas posibles
movimientos.
c. Búsqueda minimax
Definición: La búsqueda minimax es un algoritmo recursivo que se utiliza para determinar el
movimiento óptimo en juegos de dos jugadores como el ajedrez o el tic-tac-toe. Asume que
ambos jugadores jugarán perfectamente.
, Características:
Recursividad: Evalúa todos los posibles movimientos hasta una cierta profundidad.
Evaluación de nodos terminales: Utiliza una función de evaluación para discernir el valor
de los nodos terminales.
Alternancia de turnos: Los niveles del árbol alternan entre movimientos del jugador
maximizador y el minimizador.
Ventajas:
Proporciona la estrategia óptima si se explora todo el árbol de juego.
Es conceptualmente simple y fácil de implementar.
Desventajas:
Exponencial en complejidad temporal y espacial.
Impracticable para juegos complejos sin optimizaciones.
d. La poda alfa-beta
Definición: La poda alfa-beta es una optimización del algoritmo minimax que reduce el número
de nodos que se evalúan en el árbol de búsqueda.
Características:
Alfa y Beta: Dos valores se utilizan para cortar ramas innecesarias del árbol. Alfa es el
mejor valor encontrado para el jugador maximizador, y Beta para el minimizador.
Eficiencia: Mantiene la misma decisión que minimax pero con menos evaluaciones.
Ventajas:
Significativamente más eficiente que minimax.
Permite explorar árboles más profundos en el mismo tiempo.
Desventajas:
La efectividad depende del orden en que se evalúan los nodos.
Implementación más compleja que minimax.
e. Búsqueda expectiminimax
Definición: La búsqueda expectiminimax es una extensión del algoritmo minimax para juegos
que incluyen elementos de azar, como juegos de dados.
Características:
Nodos de azar: Además de nodos maximizadores y minimizadores, incluye nodos de azar
que representan eventos aleatorios.
Valor esperado: Utiliza el valor esperado en lugar del valor mínimo o máximo.
Ventajas:
Maneja adecuadamente juegos con elementos aleatorios.
