Comparación de los algoritmos Expectimax y Monte Carlo en la solución del juego en línea 2048

  • Efrain Noa Yarasca Oregon State University, School of CCE, Corvallis, USA.
  • khoi Nguyen Oregon State University, School of CCE, Corvallis, USA.
Palabras clave: Juego 2048, Algoritmo Expectimax, Monte Carlo, heuristicas

Resumen

En el presente trabajo, dos algoritmos de búsqueda: Expectimax y Monte Carlo fueron desarrollados a fin de resolver el conocido juego en línea “2048" y comparar sus resultados. En ambos casos, cinco heurísticas fueron empleadas para obtener posiciones favorables de las fichas dentro del juego. Estas heurísticas fueron combinadas convenientemente para maximizar el puntaje del juego en todas las posibles posiciones. Como resultado el puntaje, el máximo valor de ficha, y el tiempo de cómputo empleado en el juego son mostrados. Además, la eficiencia de cada algoritmo y sus subcasos son presentados. El presente trabajo concluye que el algoritmo de búsqueda Monte-Carlo fue más eficiente en obtener un mayor puntaje que el algoritmo de Expectimax, aunque en un tiempo de cómputo mayor. Incrementos en el nivel de búsqueda en el algoritmo Expectimax y el número de movimientos en el algoritmo de Monte Carlo no necesariamente resultaron en un mayor puntaje del juego.

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Biografía del autor

Efrain Noa Yarasca, Oregon State University, School of CCE, Corvallis, USA.
Oregon State University, School of CCE, Corvallis, OR 97331,USA.
khoi Nguyen, Oregon State University, School of CCE, Corvallis, USA.
Oregon State University, School of CCE, Corvallis, OR 97331,USA.
Publicado
2018-09-10
Cómo citar
Noa Yarasca, E., & Nguyen, khoi. (2018). Comparación de los algoritmos Expectimax y Monte Carlo en la solución del juego en línea 2048. Pesquimat, 21(1), 1-10. https://doi.org/10.15381/pes.v21i1.15069
Sección
Artículos originales