Aprendizaje de estrategias de decisión en juegos repetitivos no cooperativos

Este artículo tiene como objetivo presentar el diseño e implementación de diferentes mecanismos para realizar procesos de evolución de estrategias en juegos no cooperativos, específicamente en el dilema del prisionero iterado, ampliamente usado como modelo a estudiar en el ámbito de la economía evolutiva. Las estrategias desarrolladas para los mecanismos de evolución de estrategias de juego fueron Algoritmos Genéticos (GA) y Particle Swarm Optimization (PSO). El resultado final es un ambiente de simulación en el cual se puede verificar la emergencia de estrategias que pueden vencer a otras estrategias a través de un proceso de entrenamiento en el cual se pueden especificar los juegos utilizando un enfoque de programación por bloques ó a través de un lenguaje específico de dominio textual, facilitando notablemente las tareas de programación involucradas.