En este proyecto se tratará el tema del modelado de agentes, basándose en la extracción y representación del conocimiento sobre el comportamiento de un agente en un entorno competitivo. En este tipo de dominios en los que otros agentes interfieren en el cumplimiento de las metas, Riley y Veloso aseguran que los agentes han de ser capaces de adaptarse al comportamiento de los oponentes si pretenden tener éxito.
Este proyecto se centra en el entorno futbolístico, partiendo de las bases definidas por la competición RoboCup, una iniciativa de investigación y educación a nivel internacional que provee una competición de fútbol que se realiza anualmente, y que cuenta con un amplio respaldo por parte de múltiples universidades y asociaciones.
El objetivo final de este proyecto es determinar la influencia que puede tener el uso del modelo de un oponente a la hora de interactuar con otro agente. Parte de una idea existente, que es el trabajo realizado en la tesis doctoral “Aprendizaje automático en conjuntos de clasificadores heterogéneos y modelado de agentes”, y continúa el trabajo en el punto donde terminó. La forma de determinar dicha influencia ha sido a través de la evolución de un agente de tipo delantero adaptándose al comportamiento de un agente de tipo portero a través de la información obtenida a través de la observación.
Este proyecto propone la utilización de una serie de herramientas creadas específicamente para optimizar dicho proceso, y gracias a las utilidades que proporciona la RoboCup este tipo de procedimientos son fácilmente verificables, lo cual ayudará a la hora de determinar si el agente al que se ha añadido el modelo del oponente se ha adaptado mejor o no al entorno.Ingeniería en Informátic
