RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Deep reinforcement learning aplicado al testeo de juegos
A1 Pérez Moreno, Alejandro
A2 Grado en Ingeniería Informática
K1 Deep reinforcement learning
K1 Videojuegos
K1 Machine Learning
AB El objetivo de este trabajo ha sido estudiar la viabilidad del uso de Inteligencia Artificialpara comprobar el correcto funcionamiento de un videojuego.Con la creciente complejidad en los videojuegos actuales y su desarrollo, realizar untesteo adecuado es cada vez un proceso más largo y costoso, lo que aumenta lanecesidad de usar soluciones automatizadas. En la actualidad se usan principalmenteprobadores humanos y soluciones automatizadas basadas en script. Sin embargo, ambassoluciones presentan distintos problemas (determinismo, coste, tiempo…).La solución propuesta consiste en implementar un modelo de Deep ReinforcementLearning (DRL) que aprenda a explorar el escenario, consiguiendo una mayor cobertura yeliminando el determinismo de otras opciones.
YR 2021
FD 2021
LK http://riull.ull.es/xmlui/handle/915/24218
UL http://riull.ull.es/xmlui/handle/915/24218
LA es
DS Repositorio institucional de la Universidad de La Laguna
RD 02-jun-2024