Toma de decisiones difusa y predicción del comportamiento oponente Gustavo Armagno Facundo Benavides Claudia Rostagnol

Agenda FIbRA | CAFR | Antecedentes Modelo / Estructura de la solución Predictores Predicados Predicción Arquitectura Ants / Clusters Toma de decisiones Fuzzy Logic Expectativas / Conclusiones

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Proyecto de grado / Ingeniería en Computación Prototipo experimental FIbRA | CAFR | Antecedentes

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Logran un mejor reconocimiento del entorno brindando información que permite potenciar la toma de decisiones y el path planning. Filtran la información del ambiente (Env) y generan nueva información enriquecida (mayor nivel de abstracción). Dominios Estado del juego Score, jugadas especiales Movimiento Trayectorias, Obstáculos, Atascamientos Patrón de juego oponente Tipos Detectores Predictores Monitores FIbRA | CAFR | Estructura de la solución Predictores

Basados en lógica difusa Utilizan la información del entorno (Env) y la meta-información generada por los predictores Junto con los predictores conforman el modelo del mundo en el que se basa la solución Al igual que los predictores permiten a la estrategia razonar en base a conceptos más abstractos FIbRA | CAFR | Estructura de la solución Predicados

FIbRA | CAFR | Estructura de la solución Simulator DMM Prediction Path Planning Coach Env Data Env * Env *

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Pipes & Filters Threads Para optimizar el procesamiento y minimizar el tiempo de respuesta del sistema, se crea un hilo de ejecución por cada filtro FIbRA | CAFR | Arquitectura Predicción Source KicksPasses ClustersAnts Graph Sink

Detección de zonas de actividad Ants / Clusters Detección de pases Kicks FIbRA | CAFR | Patrones de juego oponente Predicción

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La principal responsabilidad de la toma de decisiones es elegir acciones que permitan alcanzar el objetivo global del equipo, ganar el juego. Niveles Estrategia Roles Acciones Fuzzy Logic Pertenencia parcial a conjuntos. Lotfi Zadeh. Permite manejar tipos de datos en los que se manejen términos imprecisos o subjetivos FIbRA | CAFR | Toma de decisiones

Cada uno de los niveles define un nivel de abstracción y las unidades lógicas que lo conforman Cada unidad se evalúa a través de un conjunto de reglas lógicas Las reglas lógicas de cada unidad de los tres niveles están definidas en archivos de configuración FIbRA | CAFR | Reglas lógicas Toma de decisiones And Or Not HomeAtHomeGoal BallInHomeGoalDirectionBallNearHomeGoalStucked

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Expectativas Confirmar resultados Intercambiar conocimientos Conclusiones Patrones de juego oponente Detección de zonas de actividad / Resultados favorables Detección de pases / Resultados no favorables Experimentar en otras ligas Toma de decisiones Intercambio de roles dinámico / Comportamientos emergentes Independencia entre implementación y complejidad del modelo del mundo / Resultados favorables Ajuste del modelo dependiente de la complejidad Realizar ajuste mediante aprendizaje automático FIbRA | CAFR | Expectativas / Conclusiones

Visión de Robots (último acceso 07/2006) Ant Colony Optimization (último acceso 07/2006) Tutorial On Fuzzy Logic (último acceso 07/2006) FIbRA | CAFR | Links