Tecnologías Específicas

Computación

Descripcion y Objetivos

Los algoritmos genéticos son el principal componente de la computación evolutiva y basan su funcionamiento en el fenómeno de la selección natural observado en la naturaleza. Este TFG pretende probar dichos algoritmos contra su propio origen teórico, concretamente el objetivo es implementar una simulación muy simplificada de lo que seria el entorno natural, donde pasan a la siguiente generación los individuos con mejor genética, es decir los que mejor se adaptan al entorno.

La simulación seria algo parecido al juego de la vida de John Conway, pero con la diferencia de que en cada generación tendrá un final, ahí es cuando se aplicara la parte de algoritmos genéticos y se pasará a simular la siguiente generación, lo que se pretende es observar cómo evolucionan los individuos a lo largo de las generaciones. 

Específicamente la simulación contará con:

• Los individuos y sus posibles configuraciones físicas (tamaño, velocidad, distancia de visión, …) y de comportamiento (agresivo, pasivo, colaborativo, …)
• Un mundo tridimensional y con unas reglas muy acotadas y restringidas en el que queremos ver como se desenvuelven nuestros individuos.
• Elementos del mundo que simulan obstáculos y depredadores.
• Existirá la posibilidad de eliminar o agregar a la simulación características de las ya implementadas (por ejemplo, un mundo en el que los individuos no puedan ser agresivos, un mundo sin depredadores, etc)

 

Metodología y Competencias

Metodología:

• Revisar el contexto del problema y la literatura disponible.
• Preparar el entorno de desarrollo para que nos permita configurar las simulaciones.
• Implementar la simulación utilizando algoritmos genéticos
• Plantear el apartado visual y los gráficos 3D ya que la simulación va a ser en un espacio tridimensional.
• Realizar una análisis experimental para distintas configuraciones y analizar laos resultados obtenidos.
• Redacción de la memoria

Competencias:

[CM4] Capacidad para conocer los fundamentos, paradigmas y técnicas propias de los sistemas inteligentes y analizar, diseñar y construir sistemas, servicios y aplicaciones informáticas que utilicen dichas técnicas en cualquier ámbito de aplicación.

[CM6] Capacidad para desarrollar y evaluar sistemas interactivos y de presentación de información compleja y su aplicación a la resolución de problemas de diseño de interacción persona computadora.

[CM7] Capacidad para conocer y desarrollar técnicas de aprendizaje computacional y diseñar e implementar aplicaciones y sistemas que las utilicen, incluyendo las dedicadas a extracción automática de información y conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos. 

 

Medios a utilizar

• IDE Visual Studio Community
• Motor de juegos Unity con licencia gratuita
• Un ordenador portátil de gama media-alta

 

Bibliografía

Libros y manuales de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Libros y manuales de lenguajes de programación y librerías específicas de aprendizaje automático. Todo disponible en la ESIIAB y/o en internet.