RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Aplicación de redes neuronales al análisis de juegos con recompensas discretas
A1 Simón Aparicio, Pablo
A2 Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias
K1 Teoría de juegos
K1 Redes neuronales
K1 SVM
AB En este trabajo se realiza un análisis comparativo del rendimiento de distintos algoritmosaplicados a un problema basado en la Teoría de Juegos con recompensas discretas. Concretamente, se genera un conjunto de datos que simula partidas entre dos jugadores, donde cadauno escoge una estrategia y ambos reciben un pago conjunto en función de su combinación.A partir de estos datos, se evalúa la capacidad predictiva de diversos modelos para clasificarcorrectamente las recompensas obtenidas.Los algoritmos estudiados incluyen modelos lineales, como el Perceptrón, la RegresiónLogística, el Descenso Estocástico del Gradiente (SGD) y Máquina de Vectores de Soporte(SVM) y modelos no lineales, como el Perceptrón Multicapa, k-Vecinos y XGBoost. También se consideran modelos probabilísticos y no supervisados como Naive Bayes y K-Means.La evaluación se realiza mediante validación cruzada estratificada, empleando como métrica principal la precisión, y se complementa con el análisis de la varianza y los tiempos deejecución.Los resultados muestran que los algoritmos no lineales superan ampliamente a los lineales en precisión, especialmente en un entorno donde las clases no son linealmente separables.Destacan XGBoost y k-Vecinos por su rendimiento y estabilidad. Asimismo, se profundizaen el comportamiento del algoritmo SVM con distintos kernels, analizando su sensibilidada los parámetros y la aparición de sobreajuste en algunos escenarios. Este estudio evidenciael potencial de las redes neuronales y otras técnicas avanzadas de clasificación para modelarentornos estratégicos de decisión, y plantea futuras líneas de trabajo orientadas a juegos máscomplejos y análisis multiclase.
YR 2025
FD 2025
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/77925
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/77925
LA spa
NO Departamento de Matemática Aplicada
DS UVaDOC
RD 25-oct-2025