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[ebook]Programacion de videojuegos con SDL

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P R O G R A M A C I Ó N D E V I D E O J U E G O S C O N S D LCapítulo7Enemigos, disparos yexplosionesPerdona siempre a tu enemigo. No hay nada que le enfurezca más.Oscar Wil<strong>de</strong>.En los ejemplos <strong>de</strong>l anterior capítulo, nuestro avión enemigo está inmóvil. Eneste capítulo vamos a hacer que nuestros enemigos cobren vida propia.Existen multiples técnicas relacionadas <strong>con</strong> la inteligencia artificial (IA) y queson ampliamente utilizadas en programación <strong>de</strong> juegos. La IA es un tópico losuficientemente extenso como para rellenar varios libros <strong>de</strong>l tamaño <strong>de</strong>l quetienes ahora entre manos. Aún así, exploraremos algunas sencillas técnicas que nospermitiran dotar a los aviones enemigos <strong>de</strong> nuestro juego <strong>de</strong> una chispa vital. Tambiénvamos a hacer diaparar a los aviones enemigos y al nuestro, explosiones incluidas.Tipos <strong>de</strong> inteligenciaHay, al menos, tres ten<strong>de</strong>ncias <strong>de</strong>ntro <strong>de</strong>l campo <strong>de</strong> la inteligencia artificial.- Re<strong>de</strong>s neuronales- Algoritmos <strong>de</strong> búsqueda- Sistemas basados en <strong>con</strong>ocimientoSon tres enfoque diferentes que tratan <strong>de</strong> buscar un fin común. No hay un enfoque mejorque los <strong>de</strong>más, la elección <strong>de</strong> uno u otro <strong>de</strong>pen<strong>de</strong> <strong>de</strong> la aplicación.Una red neuronal trata <strong>de</strong> simular el funcionamiento <strong>de</strong>l cerebro humano. El elementobásico <strong>de</strong> una red neuronal es la neurona. En una red neuronal, un <strong>con</strong>junto <strong>de</strong> neuronastrabajan al unísono para resolver un problema. Al igual que un niño tiene que apren<strong>de</strong>r alnacer, una red <strong>de</strong> neuronas artificial tiene que ser entrenada para po<strong>de</strong>r realizar su cometido.Este aprendizaje pue<strong>de</strong> ser supervisado o no supervisado, <strong>de</strong>pendiendo si hace faltaintervención humana para entrenar a la red <strong>de</strong> neuronas. Este entrenamiento se realizanormalmente mediante ejemplos. La aplicación <strong>de</strong> las re<strong>de</strong>s neuronales es efectiva encampos en los que no existen algoritmos <strong>con</strong>cretos que resuelvan un problema o sean<strong>de</strong>masiado complejos <strong>de</strong> computar. Don<strong>de</strong> más se aplican es en problemas <strong>de</strong>re<strong>con</strong>ocimiento <strong>de</strong> patrones y pronósticos.105

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