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Timestamp: 2017-09-26 12:40:42+00:00

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Página personal de Carlos Linares López
[planning & learning group]
Última actualización 13 de Marzo de 2013
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Planificación Automática de Tareas
Heurística y Optimización (Tercer curso)
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Tesis Doctorales y Proyectos fin de carrera / PhD thesis and Bachelor thesis
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Título: Búsqueda heurística en planificación basada en costes
Autor: Raquel Fuentetaja Pizán
Descripción: En los últimos años se han producido avances importantes en el mundo de la Planificación Automática. La Planicación Automática es una rama de la Inteligencia Artificial que se centra principalmente en el estudio de técnicas computacionales genéricas para resolver tareas de planificación. Las tareas de planificación típicamente consisten en obtener un conjunto ordenado de acciones, cuya ejecución permite alcanzar unos objetivos determinados. La dificultad más importante que presentan este tipo de tareas es que su resolución tiene un coste computacional muy elevado. Por este motivo, muchos planificadores utilizan heurísticas para guiar su proceso de planificación. Actualmente, una de las técnicas con más éxito es la Búsqueda Heurística.
Gran parte de la investigación en Planificación Automática se ha centrado en las técnicas desde un punto de vista teórico, utilizando dominios simplificados. Estas técnicas se han ido dotando de mecanismos que las hacen cada vez más capaces de trabajar con características más cercanas al mundo real. Entre otras, una de estas características es que las acciones suelen tener un coste asociado. La incorporación de los costes de las acciones en la tarea de planificación da lugar a la Planificación Basada en Costes. El interés por la planificación basada en costes es relativamente reciente. Así, el estudio de distintas heurísticas y las relaciones entre ellas, y de su comportamiento, bien de forma aislada o combinada, con distintos algoritmos de búsqueda es bastante limitado.
Esta tesis estudia técnicas de búsqueda heurística aplicadas a planificación basada en costes. Cuenta con una parte más teórica, en la que se ha generado una heurística numérica, se han adaptado a planificación basada en costes otras heurísticas, y se ha establecido un marco teórico general que permite comparar y definir heurísticas numéricas que pertenecen a una misma clase. Asimismo, se han propuesto una serie de algoritmos de búsqueda heurística y algunas variantes de los mismos. En la parte más experimental se ha valorado el comportamiento de los algoritmos combinados con distintas heurísticas. Como resultado, se ha obtenido una combinación heurísticas-algoritmo con un comportamiento muy adecuado en planificación basada en costes.
Título: Resolución del Rush Hour y representación tridimensional
Autor: Alberto López Cebrián
Descripción: El juego del Rush Hour es NP-Completo y, por lo tanto, un desafío en Inteligencia Artificial. Este proyecto está dedicado a la resolución óptima de todos los casos que se distribuyen comercialmente con una interfaz gráfica tridimensional.
Ejecutable (Windows)
Título: Resolución rápida del cubo de Rubik
Autor: Miguel Abreu García
Descripción: Este proyecto fin de carrera examina varias técnicas para resolver el cubo de Rubik de 3x3x3 imitando el modelo de resolución de iniciados. Además explica la resolución óptima del cubo de 2x2x2 y examina muchas variantes del mismo puzzle.
Título: ChessAsin, servidor de ajedrez por correspondencia
Autor: Enrique Juan Gil Izquierdo
Descripción: Este proyecto está dedicado a la realización de un gestor de ajedrez por correspondencia para un número cualquiera de clientes en la plataforma Windows
Código: disponible en sourceforge
Título: Implementación del juego Camelot aplicando algoritmos de búsqueda intensiva
Autor: Ana Chimeno Laíño
Descripción: El juego de camelot es un juego relativamente antiguo que no recibe demasiada atención actualmente a pesar de que la federación internacional lo potencia con diferentes iniciativas que incluyen jugadores automáticos. Este proyecto consiste en la creación de un jugador automático completo para ese mismo juego que incluye un interfaz gráfico con varias opciones y un motor de IA para jugar.
Presentación y vídeos (demo1 y demo2)
Título: A virtual environment for reasoning with sensorial information
Autor: Marta Moretón Arancón
Descripción: Este PFC consiste en la implementación de una arquitectura cliente servidor para la gestión conjunta de una cantidad arbitraria de jugadores en un entorno virtual en el que cada uno de ellos puede interactuar con el entorno tambien sensorialmente. Además, el sistema permite la definición de diferentes tipos de problemas idóneos para su resolución con técnicas de inteligencia artificial. En particular, este proyecto sugiere el uso de sistemas de producción para razonar en entornos dinámicos de este tipo.
Título: BlackRose: Un modelo de razonamiento con incertidumbre en juegos de estrategia
Autor: Sergio Núñez Covarrubias
Descripción: Los juegos de estrategia en tiempo real presentan un buen número de desafíos en Inteligencia Artificial: Información incompleta, imperfecta, con acción en tiempo real y un número arbitrario de agentes. Este proyecto final de carrera implementa varios modelos de decisión para jugar "inteligentemente" juegos de este tipo. En particular, emplea un modelo de redes bayesianas para tomar decisiones de carácter estratégico. El programa final, BlackRose, ha sido probado contra los campeones de otras ediciones de ORTS, además de tomar parte en la competición de 2009.
Presentación y vídeos (demo1, demo2, demo3 y demo4)
Título: Creación de un cliente para razonar en juegos de propósito general
Autor: Ignacio Navarro Martín
Descripción: La General Game Playing Program Competition es una iniciativa de Inteligencia Artificial para crear algoritmos que calculen estrategias independientemente del dominio. Este trabajo utiliza algoritmos de uno y dos agentes con ese propósito y participó en la competición de 2009.
Título: Estudio y aplicación de algoritmos de búsqueda al juego del Risk
Autor: Álvaro Torralba Arias de Reyna
Descripción: El juego del Risk contiene buena parte de todas las dificultades que existen en las técnicas actuales de Inteligencia Artificial. Entre otras: un número arbitrario de agentes, información incompleta e imperfecta complicado además por un factor de ramificación alto. Este proyecto consiste en el estudio y desarrollo de técnicas heurísticas para jugar eficientemente al juego del Risk, tanto en términos de tiempo (aprox. 60 segundos por turno) como en calidad, con unos resultados extraordinarios.
Título: Desarrollo de un jugador de Omweso mediante técnicas de Inteligencia Artificial
Autor: José David Torres Montiel
Descripción: Este proyecto consiste en una implementación del juego de Omweso para dos jugadores en el entorno Linux, tanto en modo texto como con un entorno gráfico. La aplicación permite elegir entre diferentes algoritmos de búsqueda y funciones de evaluación para hacer experimentos, entre otras posibilidades.
Código y paquete Debian
Título: JeroMysTra: Sistema Traductor Bilingüe
Autor: Nieves Salor Moral
Descripción: JeroMysTra es una aplicación realizada en Java para automatizar la traducción de textos del jeroglífico egipcio, tanto al español como el inglés.
Título: Aran, un sistema de planificación orientado a videojuegos
Autor: Abel García Plaza
Descripción: Aran es un entorno de planificación automática diseñado para ser empleado específicamente para juegos desarrollados en .NET para la Xbox 360. Sin embargo, también es compatible con otras plataformas .NET como Windows, de modo que puede usarse en aplicaciones comunes.
Título: Modelling a RTS Planning Domain with Cost Conversion and Rewards
Autor: Vidal Alcázar Saiz
Descripción: This work analyzes an alternative to classical domain definition in PDDL of real life problems such as Real Time Strategy games, explores the possibilities of general problem solvers and innovates in its approach to gaming using automated planning.
Título: Innovative Methods for analysis and evaluation of heuristic functions for global search algorithms
Autor: Filippo Ledda
Descripción: Questa tesi rappresenta uno studio sulle modalità di analisi e valutazione di funzioni euristiche applicate ad algoritmi di ricerca globale, con la finalità di rilevare la loro efficacia nell'indirizzare una algoritmo di ricerca verso la soluzione di un problema.
Filippo Ledda fue premiado por este trabajo por la Asociación Italiana de Inteligencia Artificial, AI*IA (Associazione Italiana per l'Intelligenza Artificiale), en la categoría PREMIO AI*IA NEOLAUREATI, entregado en septiembre de 2007 en Roma, durante la celebración de su décimo congreso
Título: Un modelo de conocimiento del juego del Monopoly
Autor: Javier Aragón Zabalegui
Descripción: Este proyecto crea una ontología para el juego del Monopoly, basándose en sus reglas oficiales, la cual se implementa mediante un programa en C++ incluyendo a su vez 2 clientes de inteligencia artificial (uno basado en reglas y el otro con un comportamiento pseudoaleatorio) que pueden competir entre sí o contra jugadores humanos.
Charlas invitadas / Invited talks
Automating scientific experimentation. Research Group on Intelligent Agents - Engineering and Applications (GRASIA) . Universidad Complutense de Madrid, Madrid. 15 de Enero de 2014
Analysis and resolution of combinatorial games. Departamento de Lenguajes y Ciencias de la Computación. Universidad de Málaga. Campus de Teatinos, Málaga. 28 de Noviembre de 2013
Hands-on Planning: Evaluating Planners. ICAPS 2013 Summer School. Università degli Studi di Perugia. Perugia (Italy). 6 de Junio de 2013
Curso de Búsqueda Heurística y Planificación Automática. Comisión Nacional de Actividades Espaciales (CONAE). Instituto Mario Gulich. Centro Espacial Teófilo Tabanera. Córdoba (Argentina) . 5--9 de Septiembre de 2011
Mathematical models for assessing the performance of heuristic functions. Departamento de Lenguajes y Ciencias de la Computación. Universidad de Málaga. Campus de Teatinos, Málaga. 2 de Diciembre de 2009
Heuristic Hill-Climbing as a Markov Process. Department of Electrical and Electronic Engineering. University of Cagliari. Cagliari, Sardegna (Italy). June, 12, 2008
PS+PDB revisited. Departament of Technology, Universitat Pompeu Fabra. (Spain). May, 22, 2008
Measuring the Accuracy of Heuristic Functions. Department of Electrical and Electronic Engineering. University of Cagliari. Cagliari, Sardegna (Italy). February, 28, 2007
Rendimiento heurístico de los algoritmos de perímetro. Departamento de Lenguajes y Ciencias de la Computación. Universidad de Málaga. Campus de Teatinos, Málaga. 14 de Noviembre de 2006
Caminos profesionales de la Inteligencia Artificial. Escuela Politécnica Superior. CEU (Universidad San Pablo). Campus de Montegancedo, Boadilla del Monte, Madrid. 11 de Octubre de 2006
Characterization of single-agent search algorithms with generalized start and goal nodes. The University of Alberta Games Group. University of Alberta (UoA), Edmonton (Canada). June, 12, 2001
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