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dc.date.accessioned 2017-05-03T12:34:05Z
dc.date.available 2017-05-03T12:34:05Z
dc.date.issued 2015
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/59943
dc.description.abstract En este trabajo se presenta el desarrollo de un jugador virtual del Go, basado en Monte-Carlo Tree Search (MCTS). Inicialmente se desarrolla una librería general, adaptable y eficiente para el algoritmo MCTS, con múltiples ejemplos de uso en distintos dominios. Luego, se procede a trabajar en el problema particular del juego Go, introduciendo mejoras principalmente en la etapa de simulación a través de la incorporación de conocimiento de dominio. En particular, se implementan mejoras a través de la detección de patrones en el tablero y la consideración de múltiples movimientos claves en el juego. También, se exponen diferentes decisiones en el diseño del programa haciendo énfasis en una plataforma eficiente y reusable. Finalmente se presentan los resultados obtenidos del jugador desarrollado en comparación a otros programas alternativos. es
dc.format.extent 215-224 es
dc.language es es
dc.subject Monte Carlo es
dc.subject juego virtual es
dc.subject detección de patrones es
dc.title Jugador virtual del Go, basado en el algoritmo de Monte Carlo es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.uri http://44jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/est215-224.pdf es
sedici.identifier.issn 2451-7615 es
sedici.creator.person Pividori, Marcos es
sedici.creator.person Casali, Ana es
sedici.description.note Trabajos de cátedra. es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-SA 3.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/
sedici.date.exposure 2015-09
sedici.relation.event XVIII Concurso de Trabajos Estudiantiles (EST 2015) - JAIIO 44 (Rosario, 2015) es
sedici.description.peerReview peer-review es


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