Agente Q-Learning02/2025 – 02/2025

Proyecto enfocado en el desarrollo de un agente inteligente basado en Aprendizaje por Refuerzo para un juego de damas 4x4, donde participé como Desarrollador de Software, siendo responsable de la implementación del algoritmo de aprendizaje, modelado del entorno y diseño del sistema de recompensas y penalizaciones. El proyecto consiste en la creación de un agente capaz de aprender estrategias de juego mediante interacción continua con el entorno, mejorando progresivamente su toma de decisiones a través de la experiencia obtenida durante múltiples partidas. Funcionalidades principales: • Implementación del algoritmo Q-Learning para aprendizaje autónomo. • Modelado del entorno de juego y definición de estados y acciones. • Diseño de un sistema de recompensas y penalizaciones para guiar el proceso de aprendizaje. • Entrenamiento iterativo mediante múltiples partidas para optimizar la toma de decisiones. • Registro y análisis estadístico del rendimiento del agente. • Visualización de métricas que permiten observar la evolución y progreso del aprendizaje a lo largo del entrenamiento. • Evaluación del comportamiento del agente frente a distintos escenarios de juego. El proyecto se encuentra en una etapa de mejora continua, con ajustes pendientes orientados a optimizar el rendimiento del modelo, mejorar las estrategias aprendidas y aumentar la eficiencia del proceso de entrenamiento.

Python, Pygame