| Observable | Agentes | Determinista | Episódico | Estático | Discreto | Conocido |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Parcial | Multiagente | Estocástico | Secuencial | Estático | Discreto | Conocido |
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Parcialmente observable, ya que el agente no tiene un acceso total al estado del entorno ya que no se le muestra lo que el jugador va a sacar antes de sacarlo.
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Multiagente, porque el agente jugando al RPS es un entorno competitivo de dos agentes en el que uno es el modelo y el otro es su contrincante a batir.
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Estocástico, ya que no hay un siguiente estado del entorno al realizar la primera acción.
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Secuencial, ya que la decisión que se tome en esta modificará la siguiente decisión del agente puesto que recopilará los datos de las partidas.
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Estático, ya que no hay cambios ni en el entorno ni en la decisión del agente.
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Discreto, ya que el estado del entorno y la manera en la que el tiempo es manejado se basa de manera no continua ya que es un juego por turnos.
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Conocido, ya que el entorno es unica y exclusivamente el RPS y nada más.
El modelo a utilizar es considerado un Agente reactivo basado en modelos ya que para jugar utiliza información previamente recopilada para sus decisiones futuras.
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player_data es un archivo json en el que el agente recopila información de los anteriores estados de la partida haciendo una suma de las veces que usó cada opción.
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load_save_data y write_save_data son funciones para acceder y escribir sobre ese archivo player_data haciendo así la memoria del agente inteligente.
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asses_game es la función de condición del estado de la partida para los agentes haciendo que se pueda ganar, perder o empatar dependiendo de la opción elegida.
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get_computer_action es la función condición que decide la acción que usará el agente, en caso de que no haya datos guardados usará random la primera vez y en base a las siguientes veces irá recopilando datos que luego se guardarán en la memoria.
Añadida la funcionalidad de Lagarto [3] y Spock [4], además de un menú de selección previo para seleccionar la modalidad a jugar
Este proyecto no requiere de ningún tipo de instalación a mayores que la del propio proyecto.
git clone https://github.com/creisidoggu/RPS.git