En este artículo se describe como los autores logran diseñar e implementar un modelo en el cual a cada agente se le enseña un conocimiento básico sobre el juego el cual va complementándose con el paso del tiempo y el cómo se va desenvolviendo cada situación que se presenta.
Los agentes se adaptan a cada situación en base a un conjunto de fuzzy rules con las que cuenta como es el caso que se presenta en el artículo y es descrito como una situación en la que se encuentra un atacante con el balón frente a un defensa y un portero.
Sin embargo la implementación de este resulta ser más complejo ya que utiliza métodos de inteligencia artificial más avanzados y que requieren un estudio más a detalle.
Los agentes se adaptan a cada situación en base a un conjunto de fuzzy rules con las que cuenta como es el caso que se presenta en el artículo y es descrito como una situación en la que se encuentra un atacante con el balón frente a un defensa y un portero.
Sin embargo la implementación de este resulta ser más complejo ya que utiliza métodos de inteligencia artificial más avanzados y que requieren un estudio más a detalle.
Chi, L., Jiang, C., Zhen, Y., & Zengqi, S. (2001). Learning competition in robot soccer game based on an adapted neuro-fuzzy inference system. Intelligent Control, 2001. (ISIC '01). Proceedings of the 2001 IEEE International Symposium on , 195-199.
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