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Chris Cromer 2022-07-15 15:25:58 -04:00
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sections/ambiente_software/entorno.tex
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@ -1,6 +1,6 @@
\subsection{Entorno}
El entorno usado para el desarrollo es:
\begin{itemize}
\item Linux Mint 21 o Ubuntu 22.04
\item Linux Mint 21
\item Visual Studio Code 1.69
\end{itemize}

1
sections/ambiente_software/videojuego.tex
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@ -3,4 +3,5 @@ Para compilar el videojuego se necesita:
\begin{itemize}
\item GCC 5 o clang 5
\item Godot 3.5
\item Tiled 1.8.6
\end{itemize}

7
sections/estado_del_arte/comparacion.tex
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@ -1,4 +1,5 @@
\subsection{Comparación de Trabajos}
En el Cuadro 1 se realiza un resumen general de las principales características de proyectos de investigación similares al nuestro, contrastando las diferencias de cada uno de ellos. Cabe destacar que una de las mayores diferencias presentes en relación a los otros trabajos es el tipo de lenguaje y si es un juego propio del autor. Lo primero es porque el uso de lenguaje compilado trae consigo una enorme ventaja en aspectos como por ejemplo la velocidad de toma de decisiones complejas en distintos ambientes en que el agente pueda encontrarse.
\begin{table}[H]
\centering
@ -19,10 +20,4 @@
\label{tab:comparar-trabajos}
\end{table}
En el cuadro anterior, se realiza un resumen general de las principales características de proyectos de investigación similares al nuestro, contrastando las diferencias de cada uno de ellos.
Cabe destacar que una de las mayores diferencias presentes en relación a los otros trabajos es el tipo de lenguaje y si es un juego propio del autor.
Lo primero es porque el uso de lenguaje compilado trae consigo una enorme ventaja en aspectos como por ejemplo la velocidad de toma de decisiones complejas en distintos ambientes en que el agente pueda encontrarse.
El desarrollo de un juego propio permite una mejor integración entre la inteligencia artificial y el juego en cuestión, porque nos da mejor control en todos los aspectos que permiten el control del agente.

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sections/estado_del_arte/golog.tex
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@ -1,24 +1,15 @@
\subsection{Basado en el Lenguaje de Programación GOLOG}
\subsubsection{Controlling Unreal Tournament 2004 Bots with the Logic-based Action Language GOLOG}
El proyecto describe el uso de una variante del lenguaje de programación lógico llamado GOLOG para implementar agentes en un videojuego estilo FPS (Disparos en Primera Persona) y enfrentarlos a los oponentes originales controlados por computador.
El videojuego en cuestión, llamado ''Unreal Tournament 2004'', es de tipo multijugador, donde los jugadores humanos compiten para alcanzar objetivos. Los oponentes pueden ser tanto humanos o controlados por el computador. \cite{FerreinJacobsLakemeyer2011}
En el articulo \textit{Controlling Unreal Tournament 2004 Bots with the logic-based action language Golog} \cite{FerreinJacobsLakemeyer2011}, se
describe y explica un lenguaje de programación lógico llamado GOLOG que permite implementar agentes de videojuego del estilo FPS (Disparos en Primera Persona) y enfrentarlos a NPCs (Non-Player Characters). El videojuego en cuestión, llamado ''Unreal Tournament 2004'', es de tipo multijugador, donde los jugadores humanos compiten para alcanzar objetivos. Los oponentes pueden ser tanto humanos o controlados por el computador. Nos centramos en estudiar dos aspectos de la propuesta: el control de los oponentes y la características de la I.A.
\subsubsubsection{Control de Oponentes Dirigidos por la Computadora}
\subsubsection{Control de Oponentes}
Originalmente, la toma de decisiones de los bots fue hecha usando un lenguaje orientado a objeto llamado ''UScript'', que es propio del juego y es de tipo script, con lógica basada en un \textit{''state machine''}, constando de nueve estados controlados por el motor del juego.
Originalmente, la toma de decisiones de los bots fue hecha usando un lenguaje orientado a objetos llamado ''UScript'', que es propio del juego y es de tipo script, con lógica basada en un \textit{''state machine''}, constando de nueve estados controlados por el motor del juego. Sin embargo, el manejo de los bots se realizó en \textit{''ReadyLog''}, un lenguaje basado en GOLOG, que permite el razonamiento basado en acciones.
Sin embargo, el manejo de los bots se realizó en \textit{''ReadyLog''}, un lenguaje basado en GOLOG, que permite el razonamiento basado en acciones.
Con esta información se agregó una interfaz al motor del juego que le permite transmitir información importante relacionada al mapa, tal como items (munición, vida y armas), ubicación de los jugadores y estilo del ambiente en general. Por tanto, la información de estos elementos sera transmitida al bot si este es capaz de percibirlos, lo que da posibilidad a cambiar el comportamiento del bot dentro del framework.
Con esta información se agregó una interfaz al motor del juego que le permite transmitir información importante relacionada al mapa, tal como items (munición, vida y armas), ubicación de los jugadores y estilo del ambiente en general.
\subsubsection{Características de la I.A.}
Por tanto, la información de estos elementos sera transmitida al bot si este es capaz de percibirlos, lo que da posibilidad a cambiar el comportamiento del bot dentro del framework.
\subsubsubsection{Tipo de I.A.}
Este proyecto de investigación implementa un agente inteligente racional basado en objetivos, usando técnicas de planificación.
\subsubsubsection{Planificación de Camino y Detección de Colisión}
La interfaz entre el juego, junto con el motor y los bots no permite modificar los algoritmos de la planificación de los caminos ni de la detección de colisiones para permitir el cumplimiento de los objetivos.
\subsubsubsection{Agente Omnisciente}
El agente solo recibe información si está en su campo de visión, por tanto, no es omnisciente y no tiene información suficiente que le permita obtener ventaja contra otros agentes o jugadores.
El tipo de I.A. esta basada en objetivos y emplea técnicas de planificación. Con respecto a la
planificación de camino y la detección de colisiones debemos mencionar que la interfaz entre el juego, junto con el motor y los bots no permite modificar los algoritmos de la planificación de los caminos ni de la detección de colisiones para permitir el cumplimiento de los objetivos. El agente solo recibe información si está en su campo de visión, por tanto, no es omnisciente y no tiene información suficiente que le permita obtener ventaja contra otros agentes o jugadores.

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sections/estado_del_arte/prolog.tex
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@ -1,22 +1,15 @@
\subsection{Basado en el Lenguaje de Programación Lógico Prolog}
\subsubsection{Prolog-Scripted Tactics Negotiation and Coordinated Team Actions for Counter-Strike Game Bots}
Este proyecto de investigación consiste en la creación e implementación de un script basado en el lenguaje Prolog dentro de un juego estilo FPS (Disparos en primera persona), con la finalidad de crear diferentes tácticas de comportamiento en un equipo de bots compuesto por agentes. \cite{Prolog-Scripted2016}
La idea fue inspirada principalmente en la observación de tácticas de equipo presentes en torneos reales de Counter-Strike.
Por otro lado, la construcción de este framework está basado en un proyecto anterior hecho por los autores para crear scripts para bots.
El articulo \textit{Prolog-Scripted Tactics Negotiation and Coordinated Team
Actions for Counter-Strike Game Bots} \cite{Prolog-Scripted2016}, explica la creación e implementación de un script basado en el lenguaje Prolog dentro de un juego estilo FPS (Disparos en Primera Persona), con la finalidad de crear diferentes tácticas de comportamiento en un equipo de bots compuesto por agentes. La idea fue inspirada principalmente en la observación de tácticas de equipo presentes en torneos reales de Counter-Strike.
El pilar de esta investigación se construye en la premisa de diseñar el framework para utilizar un creador de mapas y así personalizar el comportamiento del bot para mapas nuevos, pues con esto se le entregaría al agente conocimiento necesario del ambiente que le rodea para adquirir una ventaja táctica frente a oponentes humanos.
Por otro lado, la construcción de este framework está basado en un proyecto anterior hecho por los autores para crear scripts para bots. El pilar de esta investigación se construye en la premisa de diseñar el framework para utilizar un creador de mapas y así personalizar el comportamiento del bot para mapas nuevos, pues con esto se le entregaría al agente conocimiento necesario del ambiente que le rodea para adquirir una ventaja táctica frente a oponentes humanos. Nos centramos en estudiar dos aspecto: el desarrollo del razonamiento lógica del agente y las características de su I.A.
\subsubsubsection{Desarrollo del Razonamiento Lógico del Agente}
\subsubsection{Desarrollo del Razonamiento Lógico del Agente}
Cada bot contiene dos pilas, una de acciones y otra de tareas. Estas siempre ejecutan el bloque que esta en el tope de la pila. Para que un bot sea capaz de cumplir una tarea de manera exitosa, hará ciertas acciones asociadas a esa tarea con tal de cumplirla. Algunas condiciones causarán que se agreguen o quiten acciones dentro de esta pila. Por tanto, cuando se complete una tarea o una acción, se borrará el bloque y luego el bot intentará ejecutar la acción o tarea siguiente en la pila.
Uno de los mecanismos de razonamiento utilizado es uno llamado ''Razonamiento de reflejos'', el cual sucede en cada actualización del estado actual del juego, prestando gran apoyo cuando ocurren cambios repentinos en un nivel, como en el ambiente o cuando el bot este siendo atacado. En consecuencia, este mecanismo posee una característica poderosa para agregar nuevas tareas o limpiar la pila de tareas, adaptándose a cada situación.
\subsubsubsection{Tipo de I.A.}
El agente usado en este proyecto es de tipo racional basado en objetivos, con base en un árbol de decisión con instrucciones condicionales.
\subsubsection{Características de la I.A.}
\subsubsubsection{Planificación de Camino}
En los trabajos previos hechos por el autor, se implementó una base de datos que contiene puntos de navegación, con el fin de calcular y planificar el camino que debe seguir al moverse el bot. También se usan los puntos de navegación para tomar decisiones racionales de naturaleza táctica.
\subsubsubsection{Agente Omnisciente}
El bot adquiere total conocimiento del mapa, lo que le permite tener una ventaja táctica y así aumentar sus posibilidades para ganar la partida.
El agente usado en este proyecto es de tipo racional basado en objetivos, con base en un árbol de decisión con instrucciones condicionales. En los trabajos previos hechos por el autor, se implementó una base de datos que contiene puntos de navegación, con el fin de calcular y planificar el camino que debe seguir al moverse el bot. También se usan los puntos de navegación para tomar decisiones racionales de naturaleza táctica. El bot adquiere total conocimiento del mapa, lo que le permite tener una ventaja táctica y así aumentar sus posibilidades para ganar la partida.