Técnica evolutiva de agente inteligente con redes neuronales y algoritmo genético en una plataforma 2D

Abstract

Utilizaremos redes neuronales para entrenarlas utilizaremos algoritmos genéticos lo utilizaremos para imitar un comportamiento evolutivo ¿por qué entrenamos de esta forma? porque para un ambiente de simulación los estados prácticamente tienden al infinito son demasiado grandes para crear un agente que se adapte a lo que queremos. La presente tesis de grado muestra cómo se puede emplear una técnica de entrenamiento de algoritmo genético con red neuronal de una manera fácil para no tener que emplear estados que suelen tener a ser infinitos así se demostrara que es una opción de entrenamiento de red neuronal y aplicado a un agente inteligente se verá como este entrena y evoluciona en un escenario y ambiente 2D donde se mostrara su evolución y posterior desempeño del agente inteligente mejor entrenado.