Dentro del CAEPIA 2018 está teniendo lugar el congreso MAEB 2018 , donde se ha presentado el trabajo Monitorización y clasificación de estancias en edificios empleando captación de comunicaciones inalámbricas de dispositivos inteligentes enmarcado por el Proyecto MOMOFES financiado por la Dirección General de Tráfico.
La presentación se encuentra a continuación:
Our last paper of Mobywit Systems was presented the 14th of Jun of 2017 in the Smart Cities Congress in Malaga. You can enjoy the presentation here:
If you have interest in read the full paper, you can download here.
Recientemente hemos inaugurado en la web de Sipesca [1] una sección con las apariciones en prensa del proyecto, para recoger la difusión que está teniendo el proyecto en los medios.
[1] http://sipesca.ugr.es/prensa/
«Adaptative bots for real-time strategy game via map characterization» (A.Fernández-Ares, P.García-Sánchez, A.M. Mora, J.J Merelo) is the title of the paper we have presented in CIG2012. In this work we use Genetics Algorithms for improve an adaptative bot for play (and win!) to planet wars. We made it through the characterization of the maps, studing those features (calculated quickly) that influence in bot behavior:
The abstract:
This paper presents a proposal for a fast on-line map analysis for the RTS game Planet Wars in order to define specialized strategies for an autonomous bot. This analysis is used to tackle two constraints of the game, as featured in the Google AI Challenge 2010: the players cannot store any information from turn to turn, and there is a limited action time of just one second.They imply that the bot must analyze the game map quickly, to adapt its strategy during the game. Based in our previous work, in this paper we have evolved bots for different types of maps.
Then, all bots are combined in one, to choose the evolved strategy depending on the geographical configuration of the game in each
turn.
Several experiments have been conducted to test the new approach, which outperforms our previous version, based on an off-line general training.
Presentation:
This paper is a part of my Final Degree Project and it’s the result of our participation in the Google AI Contest of 2010. It’s also my first presentation in an conference, and the first time in English. In this paper we talk about the design of a bot that can play (and win) to the game Planet Wars. In this post we can read the rules of the contest and the game.
In this paper, we study the impact of the noisy fitness in the desing of the bot, because the choose of a bad fitness can make useless the genetic algorithm.
The presentation can be found here:
http://www.slideshare.net/antaress/dealing-with-noisy-fitness-in-a-rts-game-bot-design
This paper was accepted in the EvoGame and was nominated for the best paper.
La Universidad de Waterloo Computer Science Club con la colaboración de Google organizan un año más el Google AI Challenge. Este año, el objetivo es crear un algoritmo que juegue a Planet Wars de la forma más inteligente posible.
Problema:
Planet Wars es un juego de estrategia en el espacio exterior. El objetivo es conquistar todos los planetas del mapa o eliminar todas las naves enemigas. Podemos ver un ejemplo de juego en el siguiente vídeo.
Planet Wars está inspirado en Galcon, un popular juego de Iphone, Android y PC. Puedes jugar a Galcon aquí para hacerte una idea del juego y sus estrategias. Es un juego basado en turnos. El bot a implementar es una función que recibe la lista de planetas y flotas y devuelve una lista de órdenes.
Cada planeta, tiene los siguientes campos o propiedades:
Los planetas neutrales tienen un ID de cero, mientras que los de tu bot tiene el ID de 1 y los enemigos el ID de 2. Tras cada turno, el número de naves en los planetas no neutrales aumenta de acuerdo a la Tasa de crecimiento de dicho planeta.
Las flotas son los números de colores que vuelan entre los planetas. Cuando una flota llega a su planeta de destino, pueden suceder dos cosas. Si el planeta del destino pertenece al bot, las naves se añaden como refuerzos al planeta. En caso contrario, las naves de la flota se restan a las naves que ocupan en ese momento el planeta. Si el resultado es menor que cero, entonces el bot gana el control del planeta. Si el resultado es exactamente 0, entonces el control del planeta no cambia.
Las flotas tienen los siguientes campos o propiedades:
El bot puede emitir tantas órdenes como quiera durante el turno. Cada orden especifica un planeta de origen, un planeta de destino y un número de naves. Una vez que la orden se ejecuta, el número determinado de naves abandona el planeta para ir hacia su destino.
El juego termina cuando solo queda un solo jugador o se excede un determinado número de turnos.
Timeline:
Reglas:
Paquetes iniciales de software:
La organización proporciona unos paquetes de software inciales. Cada paquete es un archivo ZIP que contiene:
Los paquetes iniciales se encuentran disponibles para C++, Java, Python y C#.
En la web de la organización pueden encontrarse la especificación funcional de las herramientas así como guías de estrategias y decisiones sobre el problema.
Web oficial: http://ai-contest.com
Especificación oficial: http://ai-contest.com/specification.php
Foro del contest: http://ai-contest.com/forum/
Play Galcon Online: http://www.galcon.com/flash
GeNeura Team 