El documento describe la teoría de juegos y su aplicación para la toma de decisiones. Los juegos más simples que se estudian son de dos jugadores, por turnos, con información perfecta o imperfecta y son deterministas. Aunque son difíciles de resolver, los juegos pueden modelarse formalmente y usarse métodos como la búsqueda exhaustiva para encontrar la mejor jugada. Como ejemplo se analiza el juego del tic-tac-toe usando búsqueda con profundidad limitada.

1. Análisis y Simulación
de Decisiones
José Enrique Alvarez Estrada
Basado en un material elaborado por el Prof. Luigi Ceccaroni

2. Juegos
La teoría de juegos es un área de la matemática
aplicada que utiliza modelos para estudiar
interacciones en estructuras formalizadas de
incentivos (los llamados juegos) y llevar a cabo
procesos de decisión

3. Juegos
• Los juegos más simples que se estudian en
Toma de Decisiones son aquellos:
– De suma cero (lo que uno gana, el otro lo pierde y
viceversa)
– De dos jugadores (jugador MAX, jugador MIN)
– Por turnos
– De información perfecta (ajedrez, damas, tres en raya,
etc.)
– O de información imperfecta (poker, stratego, bridge...)
– Deterministas

4. Juegos
• Los juegos son interesantes porque son
demasiado difíciles de resolver.
• El ajedrez, por ejemplo, tiene un factor de
ramificación promedio de 35 y los juegos van a
menudo a 50 movimientos por cada jugador:
– grafo de búsqueda: aproximadamente 1040 nodos
distintos
– árbol de búsqueda: 35100 o 10154 nodos
• Como en el mundo real, se requiere de tomar
alguna decisión (la jugada) cuando es infactible
calcular la decisión óptima.

5. Decisiones óptimas en juegos
• Un juego puede definirse formalmente
mediante:
– Un estado inicial
– Una función sucesor, que devuelve una lista
de pares (movimiento, estado)
– Una prueba terminal, que determina cuándo
termina el juego (por estructura o
propiedades o función utilidad)
– Una función utilidad
5

6. Búsqueda exhaustiva

7. Búsqueda exhaustiva
• Aproximación trivial: generar todo el árbol
de jugadas.
• Se etiquetan las jugadas terminales,
dependiendo de si gana MAX o MIN, con un
valor de utilidad de, por ejemplo, “+1” o “-1”.
• El objetivo es encontrar un conjunto de
movimientos accesible que dé como ganador
a MAX.
• Se propagan los valores de las jugadas
terminales de las hojas hasta la raíz.
• Incluso un juego simple como tic-tac-toe es
demasiado complejo para dibujar el árbol
completo

8. Búsqueda exhaustiva

9. Búsqueda exhaustiva

10. Búsqueda exhaustiva
• Aproximación heurística: definir una
función que nos indique lo cerca que
estamos de una jugada ganadora (o
perdedora).
• En esta función interviene información
del dominio.
• Esta función no representa ningún
coste, ni es una distancia en pasos.
• El algoritmo busca con profundidad
limitada.
• Cada nueva decisión por parte del
adversario implicará repetir parte de la
búsqueda.

11. Ejemplo: tic-tac-toe
e = P - P
MAX MIN
donde:
– e = función utilidad
– PMAX
= número de filas, columnas y diagonales completas disponibles
para MAX
– PMIN
= número de filas, columnas y diagonales completas disponibles
para MIN
• MAX juega con ✘
y desea maximizar e
• MIN juega con O y desea minimizar e
• Valores absolutos altos de e: buena posición para el que tiene que mover
• Controlar las simetrías
• Utilizar una profundidad de parada (en el ejemplo: 2)

12. tic-tac-toe: jugada #1

13. tic-tac-toe: jugada #1
juega MAX

14. tic-tac-toe: jugada #1
6-5=1
juega MIN

15. tic-tac-toe: jugada #1
6-5=1 5-5=0

16. tic-tac-toe: jugada #1
6-5=1 5-5=0 6-5=1

17. tic-tac-toe: jugada #1
6-5=1 5-5=0 6-5=1 5-5=0

18. tic-tac-toe: jugada #1
6-5=1 5-5=0 6-5=1 5-5=0 4-5=-1

19. tic-tac-toe: jugada #1
MIN = -1
6-5=1 5-5=0 6-5=1 5-5=0 4-5=-1

20. tic-tac-toe: jugada #1
juega MAX
MIN = -1
6-5=1 5-5=0 6-5=1 5-5=0 4-5=-1

21. tic-tac-toe: jugada #1
6-5=1 5-5=0 6-5=1 5-5=0 4-5=-1
MIN = -1
juega MIN
5-4=1

22. tic-tac-toe: jugada #1
MIN = -1
6-5=1 5-5=0 6-5=1 5-5=0 4-5=-1 5-4=1 6-4=2

23. tic-tac-toe: jugada #1
MIN = -1
6-5=1 5-5=0 6-5=1 5-5=0 4-5=-1
MIN = 1
5-4=1 6-4=2

24. tic-tac-toe: jugada #1
MIN = -1
6-5=1 5-5=0 6-5=1 5-5=0 4-5=-1
MIN = 1
5-4=1 6-4=2
juega MAX

25. tic-tac-toe: jugada #1
MIN = -1
6-5=1 5-5=0 6-5=1 5-5=0 4-5=-1 5-6=-1
MIN = 1
5-4=1 6-4=2
juega MIN

26. tic-tac-toe: jugada #1
MIN = -1
6-5=1 5-5=0 6-5=1 5-5=0 4-5=-1 5-6=-1 6-6=0
MIN = 1
5-4=1 6-4=2

27. tic-tac-toe: jugada #1
MIN = -1
6-5=1 5-5=0 6-5=1 5-5=0 4-5=-1 5-6=-1 6-6=0 6-6=0
MIN = 1
5-4=1 6-4=2

28. tic-tac-toe: jugada #1
MIN = -1
6-5=1 5-5=0 6-5=1 5-5=0 4-5=-1 5-6=-1 6-6=0 6-6=0 5-6=-1
MIN = 1
5-4=1 6-4=2

29. tic-tac-toe: jugada #1
MIN = -1
6-5=1 5-5=0 6-5=1 5-5=0 4-5=-1 5-6=-1 6-6=0 6-6=0 5-6=-1 4-6=-2
MIN = 1
5-4=1 6-4=2

30. tic-tac-toe: jugada #1
MIN = -1
6-5=1 5-5=0 6-5=1 5-5=0 4-5=-1 5-6=-1 6-6=0 6-6=0 5-6=-1 4-6=-2
MIN = 1 MIN = -2
5-4=1 6-4=2

31. tic-tac-toe: jugada #1
MIN = -1
6-5=1 5-5=0 6-5=1 5-5=0 4-5=-1 5-6=-1 6-6=0 6-6=0 5-6=-1 4-6=-2
MIN = 1 MIN = -2
5-4=1 6-4=2

32. tic-tac-toe: jugada #1
MIN = -1
MAX = 1
6-5=1 5-5=0 6-5=1 5-5=0 4-5=-1 5-6=-1 6-6=0 6-6=0 5-6=-1 4-6=-2
MIN = 1 MIN = -2
5-4=1 6-4=2

33. tic-tac-toe: jugada #1
MIN = -1
MAX = 1
6-5=1 5-5=0 6-5=1 5-5=0 4-5=-1 5-6=-1 4-6=-2
MIN = 1 MIN = -2
5-4=1 6-4=2
Por tanto, la mejor
jugad5a-6d=-e1M
6
-
A
6
=
X
0 e6s-6=0

34. tic-tac-toe: jugada #1
MIN = -1
MAX = 1
6-5=1 5-5=0 6-5=1 5-5=0 4-5=-1 5-6=-1 6-6=0 6-6=0 5-6=-1 4-6=-2
MIN = 1 MIN = -2
5-4=1 6-4=2
tras lo cual MIN
debería jugar

35. tic-tac-toe: jugada #2

36. tic-tac-toe: jugada #2
juega
MAX

37. tic-tac-toe: jugada #2
4-2=2
juega
MIN

38. tic-tac-toe: jugada #2
4-2=2
3-2=1

39. tic-tac-toe: jugada #2
4-2=2
3-2=1
5-2=3

40. tic-tac-toe: jugada #2
4-2=2
3-2=1
5-2=3
2-2=0

41. tic-tac-toe: jugada #2
4-2=2
3-2=1
5-2=3
2-2=0
4-2=2

42. tic-tac-toe: jugada #2
4-2=2
3-2=1
5-2=3
2-2=0
4-2=2
3-2=1

43. MIN = 0
tic-tac-toe: jugada #2
4-2=2
3-2=1
5-2=3
2-2=0
4-2=2
3-2=1

44. MIN = 0
tic-tac-toe: jugada #2
4-2=2
3-2=1
5-2=3
2-2=0
4-2=2
3-2=1
juega
MAX

45. MIN = 0
tic-tac-toe: jugada #2
4-2=2
3-2=1
5-2=3
2-2=0
4-2=2
3-2=1
4-3=1
juega
MIN

46. MIN = 0
tic-tac-toe: jugada #2
4-2=2
3-2=1
5-2=3
2-2=0
4-2=2
3-2=1
4-3=1 3-3=0

47. MIN = 0
tic-tac-toe: jugada #2
4-2=2
3-2=1
5-2=3
2-2=0
4-2=2
3-2=1
4-3=1 3-3=0 5-3=2

48. MIN = 0
tic-tac-toe: jugada #2
4-2=2
3-2=1
5-2=3
2-2=0
4-2=2
3-2=1
4-3=1 3-3=0 5-3=2 3-3=0

49. MIN = 0
tic-tac-toe: jugada #2
4-2=2
3-2=1
5-2=3
2-2=0
4-2=2
3-2=1
4-3=1 3-3=0 5-3=2 3-3=0 4-3=1

50. MIN = 0
tic-tac-toe: jugada #2
4-2=2
3-2=1
5-2=3
2-2=0
4-2=2
3-2=1
4-3=1 3-3=0 5-3=2 3-3=0 4-3=1 4-3=1

51. MIN = 0
MIN = 0
tic-tac-toe: jugada #2
4-2=2
3-2=1
5-2=3
2-2=0
4-2=2
3-2=1
4-3=1 3-3=0 5-3=2 3-3=0 4-3=1 4-3=1

52. MIN = 0
MIN = 0
tic-tac-toe: jugada #2
4-2=2
3-2=1
5-2=3
2-2=0
4-2=2
3-2=1
4-3=1 3-3=0 5-3=2 3-3=0 4-3=1 4-3=1
juega
MAX

53. MIN = 0
MIN = 0
tic-tac-toe: jugada #2
4-2=2
3-2=1
5-2=3
2-2=0
4-2=2
3-2=1
4-2=2
4-3=1 3-3=0 5-3=2 3-3=0 4-3=1 4-3=1
juega
MIN

54. MIN = 0
MIN = 0
tic-tac-toe: jugada #2
4-2=2
3-2=1
5-2=3
2-2=0
4-2=2
3-2=1
4-2=2 4-2=2
4-3=1 3-3=0 5-3=2 3-3=0 4-3=1 4-3=1

55. MIN = 0
MIN = 0
tic-tac-toe: jugada #2
4-2=2
3-2=1
5-2=3
2-2=0
4-2=2
3-2=1
4-2=2 4-2=2 5-2=3
4-3=1 3-3=0 5-3=2 3-3=0 4-3=1 4-3=1

56. MIN = 0
MIN = 0
tic-tac-toe: jugada #2
4-2=2
3-2=1
5-2=3
2-2=0
4-2=2
3-2=1
4-2=2 4-2=2 5-2=3 3-2=1
4-3=1 3-3=0 5-3=2 3-3=0 4-3=1 4-3=1

57. MIN = 0
MIN = 0
tic-tac-toe: jugada #2
4-2=2
3-2=1
5-2=3
2-2=0
4-2=2
3-2=1
4-2=2 4-2=2 5-2=3 3-2=1 4-2=2
4-3=1 3-3=0 5-3=2 3-3=0 4-3=1 4-3=1

58. MIN = 0
MIN = 0
tic-tac-toe: jugada #2
4-2=2
3-2=1
5-2=3
2-2=0
4-2=2
3-2=1
4-2=2 4-2=2 5-2=3 3-2=1 4-2=2 4-2=2
4-3=1 3-3=0 5-3=2 3-3=0 4-3=1 4-3=1

59. MIN = 0
MIN = 0
MIN = 1
tic-tac-toe: jugada #2
4-2=2
3-2=1
5-2=3
2-2=0
4-2=2
3-2=1
4-2=2 4-2=2 5-2=3 3-2=1 4-2=2 4-2=2
4-3=1 3-3=0 5-3=2 3-3=0 4-3=1 4-3=1

60. MIN = 0
MIN = 0
MIN = 1
MAX = 1
tic-tac-toe: jugada #2
4-2=2
3-2=1
5-2=3
2-2=0
4-2=2
3-2=1
4-2=2 4-2=2 5-2=3 3-2=1 4-2=2 4-2=2
4-3=1 3-3=0 5-3=2 3-3=0 4-3=1 4-3=1
4-3=1

61. MIN = 0
MIN = 0
MIN = 1
MAX = 1
tic-tac-toe: jugada #2
4-2=2
3-2=1
5-2=3
2-2=0
4-2=2
3-2=1
4-2=2 4-2=2 5-2=3 3-2=1 4-2=2 4-2=2
4-3=1 3-3=0 5-3=2 3-3=0 4-3=1 4-3=1
4-3=1
4-3=1

62. MIN = 0
MIN = 0
MIN = 1
MAX = 1
tic-tac-toe: jugada #2
4-2=2
3-2=1
5-2=3
2-2=0
4-2=2
3-2=1
4-2=2 4-2=2 5-2=3 3-2=1 4-2=2 4-2=2
4-3=1 3-3=0 5-3=2 3-3=0 4-3=1 4-3=1
4-3=1
3-3=0
4-3=1

63. MIN = 0
MIN = 0
MIN = 1
MAX = 1
tic-tac-toe: jugada #2
4-2=2
3-2=1
5-2=3
2-2=0
4-2=2
3-2=1
4-2=2 4-2=2 5-2=3 3-2=1 4-2=2 4-2=2
4-3=1 3-3=0 5-3=2 3-3=0 4-3=1 4-3=1
4-3=1
3-3=0
4-3=1
3-3=0

64. MIN = 0
MIN = 0
MIN = 1
MAX = 1
tic-tac-toe: jugada #2
4-2=2
3-2=1
5-2=3
2-2=0
4-2=2
3-2=1
4-2=2 4-2=2 5-2=3 3-2=1 4-2=2 4-2=2
4-3=1 3-3=0 5-3=2 3-3=0 4-3=1 4-3=1
4-3=1
3-3=0
4-3=1
3-3=0
3-3=0

65. MIN = 0
MIN = 0
MIN = 1
MAX = 1
tic-tac-toe: jugada #2
4-2=2
3-2=1
5-2=3
2-2=0
4-2=2
3-2=1
4-2=2 4-2=2 5-2=3 3-2=1 4-2=2 4-2=2
4-3=1 3-3=0 5-3=2 3-3=0 4-3=1 4-3=1
4-3=1
3-3=0
4-3=1
3-3=0
3-3=0
3-3=0

66. MIN = 0
MIN = 0
MIN = 1
MIN = 0
MAX = 1
tic-tac-toe: jugada #2
4-2=2
3-2=1
5-2=3
2-2=0
4-2=2
3-2=1
4-2=2 4-2=2 5-2=3 3-2=1 4-2=2 4-2=2
4-3=1 3-3=0 5-3=2 3-3=0 4-3=1 4-3=1
4-3=1
3-3=0
4-3=1
3-3=0
3-3=0
3-3=0

67. MIN = 0
MIN = 0
MIN = 1
MIN = 0
MAX = 1
La mejor jugada de MAX es pues tras lo cual MIN podría jugar
0
X
X
0
0
X
X
tic-tac-toe: jugada #2
4-2=2
3-2=1
5-2=3
2-2=0
4-2=2
3-2=1
4-2=2 4-2=2 5-2=3 3-2=1 4-2=2 4-2=2
4-3=1 3-3=0 5-3=2 3-3=0 4-3=1 4-3=1
4-3=1
3-3=0
4-3=1
3-3=0
3-3=0
3-3=0

68. 0 0
X
X
0
X
0
X
X
X 0 0
X
X
0
X X
0
X
0 0
X
X X
0
0
X
X X
MIN = -
0
X 0
0 X
X
X 0 0
X
X 0
X 0
X
0
X 0
X 0 0
X 0
X
2-1=1
3-1=2
2-1=1
3-1=2
MIN = 1
MIN = -
MIN = -
MIN = -
MAX = 1
La mejor jugada de MAX es pues:
X 0 0
X
X
Ejemplo: tic-tac-toe
• Por convención:
– las jugadas ganadoras se evalúan a “+”
– las jugadas perdedoras se evalúan a “-”

69. Minimax
• Valor-Minimax(n): utilidad para MAX de
estar en el estado n asumiendo que
ambos jugadores jueguen óptimamente.

70. Minimax
• Valor-Minimax(n):
– Utilidad(n), si n es un estado terminal
– maxs∈Sucesores(n) Valor-Minimax(s), si n es un estado MAX
– mins∈Sucesores(n) Valor-Minimax(s), si n es un estado MIN

71. Algoritmo minimax
• Calcula la decisión minimax del estado
actual.
• Usa un cálculo simple recurrente de los
valores minimax de cada estado sucesor.
• La recursión avanza hacia las hojas del
árbol.
• Los valores minimax retroceden por el
árbol cuando la recursión se va
deshaciendo.

72. Algoritmo minimax
A
• El algoritmo primero va hacia abajo a los
tres nodos izquierdos y utiliza la función
Utilidad para descubrir que sus valores
son 3, 12 y 8.
B

73. Algoritmo minimax
A
• Entonces el algoritmo toma el mínimo de
estos valores, 3, y lo devuelve como el
valor del nodo B.
B

74. Algoritmo minimax
• Realiza una exploración primero en
profundidad completa del árbol de juegos.
• Si la profundidad máxima del árbol es m, y hay
b movimientos legales en cada punto, entonces
la complejidad :
– en tiempo es O(bm);
– en espacio es
• O(bm) si se generan todos los sucesores a la vez;
• O(m) si se generan los sucesores uno por uno.
• Juegos reales: los costos de tiempo son
inaceptables, pero este algoritmo sirve como
base para el primer análisis matemático y para
algoritmos más prácticos.

75. Algoritmo minimax
función Decisión-Minimax(estado) devuelve una acción
variables de entrada: estado, estado actual del juego
v ← Max-Valor(estado)
devolver la acción de Sucesores(estado) con valor v
función Max-Valor(estado) devuelve un valor utilidad
si Test-Terminal(estado) entonces devolver Utilidad (estado)
v ← -∞
para un s en Sucesores(estado) hacer
v ← Max(v, Min-Valor(s))
devolver v
función Min-Valor(estado) devuelve un valor utilidad
si Test-Terminal(estado) entonces devolver Utilidad (estado)
v ← ∞
para un s en Sucesores(estado) hacer
v ← Min(v, Max-Valor(s))
devolver v

76. Poda alfa-beta
• Problema de la búsqueda minimax: el número
de estados que tiene que examinar es
exponencial con el número de movimientos.
• El exponente no se puede eliminar, pero se
puede dividir en la mitad.
• Es posible calcular la decisión minimax correcta
sin mirar todos los nodos en el árbol.
• La poda alfa-beta permite eliminar partes
grandes del árbol, sin influir en la decisión final.

77. Minimax con poda α
-
β
a
c
b e = min(-1, ?) = -1
-1 (gana MIN) ?
No tiene sentido seguir
buscando los otros
descendientes de c.
a
c
g
d
e
-0.1
f
-0.05
b
0.03
e= max (-0.1, -0.05) = -0.05
En c: e= min(-0.05, v(g)) por lo tanto en a:
e = max(0.03, min(-0.05, v(g))) = 0.03
Se pueden pues podar los nodos bajo g; no aportan
nada.
?
El valor de la raíz y la decisión minimax son
independientes de los valores de las hojas podadas.

78. a
c
b
i
d
0.03
h
e
g
f
-0.1
max
min
max
min
max
e(e) = min(-0.1,v(g))
Como la rama b ya da un 0.03,
Cualquier cosa peor no sirve
=> No hay que explorar g
e(d) = max(e(e), h)
=> Sí hay que explorar h
...
La búsqueda minimax es
primero en profundidad: en
cualquier momento sólo se
consideran los nodos a lo
largo de un camino del
árbol.
Minimax con poda α
-
β

79. Poda alfa-beta
• Los dos parámetros alfa y beta describen los
límites sobre los valores que aparecen a lo largo
del camino:
– α= el valor de la mejor opción (el más alto) que se
ha encontrado hasta el momento en cualquier punto
del camino, para MAX
– β= el valor de la mejor opción (el más bajo) que se
ha encontrado hasta el momento en cualquier punto
del camino, para MIN
• La búsqueda alfa-beta actualiza el valor de αy β
según se va recorriendo el árbol y termina la
recursión cuando encuentra un nodo peor que el
actual valor αo βcorrespondiente.

80. Poda alfa-beta: ejemplo

81. Poda alfa-beta: ejemplo

82. Poda alfa-beta: ejemplo

83. Poda alfa-beta: ejemplo

84. Poda alfa-beta: ejemplo

85. MAX
Vi
{α, β}
Si Vi ≥ β poda β
Si Vi > α modificar α
Retornar α
{α, β}
Si Vi ≤ α poda α
Si Vi < β modificar β
Retornar β
MIN
Vi
Las cotas α y β se transmiten de padres a hijos de 1 en 1 y en el
orden de visita de los nodos.
Poda alfa-beta

86. Minimax con poda α
-
β
Funcion valorMax (g,α,β) retorna entero
Si estado_terminal(g) entonces
retorna(evaluacion(g))
si no
Para cada mov en movs_posibles(g)
α=max(α,valorMin(aplicar(mov,g),α,β))
si α≥β entonces retorna(β)
fPara
retorna(α)
fsi
fFuncion
Funcion valorMin (g,α,β) retorna entero
Si estado_terminal(g) entonces
retorna(evaluacion(g))
si no
Para cada mov en movs_posibles(g)
β=min(β,valorMax(aplicar(mov,g),α,β))
si α≥β entonces retorna(α)
fPara
retorna(β)
fsi
fFuncion
El recorrido se inicia llamando a la función valorMax con
α=-∞ y β=+∞.
En la función valorMax α es el valor que se actualiza.
En la función valorMin β es el valor que se actualiza.

87. A
C
B
E
D
3
{-∞, 3}
{-∞, +∞}
A
C
B
E
D
3 5
3
{-∞, 3}
A
C
B
D
3
F
{3, +∞}
G H
J
I
L
{3, +∞}
{3, +∞}
{3, +∞}
K
0
Se puede podar I
ya que es un nodo min y
el valor de
v(K) = 0 es < α = 3
{alpha = -∞, beta = +∞}
{3, +∞}
{-∞, +∞}

88. A
C
B
D
3
F
{3, +∞}
G H
{3, +∞}
J
5
5
{3, +∞}
A
C
B
D
3
F
{3, +∞}
G H
{3, 5}
5
M N
5 J 7
Podemos podar G pues es
un nodo max y el valor de
M (7) > β = 5
A
C
B
D
3
H
F
4
4
5 J
{3, 5}
5
4