Programación III - Inteligencia Artificial y Algoritmos de Búsqueda

Universidad: Universidad Nacional de Rosario • Materia: Programación III • Lenguaje: Python 3.10+ • Biblioteca gráfica: Pygame

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📋 Descripción

Este repositorio reúne los dos trabajos prácticos desarrollados para la materia Programación III de la Universidad Nacional de Rosario.

Ambos proyectos abordan problemas clásicos de Inteligencia Artificial, implementando algoritmos de búsqueda y toma de decisiones con una interfaz gráfica desarrollada en Pygame.

Los proyectos fueron realizados de forma grupal y permiten visualizar el funcionamiento interno de los algoritmos mediante animaciones e interacción con el usuario.

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📂 Proyectos

1. Pathfinding - Algoritmos de Búsqueda

Implementación y visualización de distintos algoritmos clásicos de búsqueda sobre grafos aplicados al problema de búsqueda de caminos.

Algoritmos implementados

• Depth First Search (DFS)
• Breadth First Search (BFS)
• Uniform Cost Search (UCS)
• Greedy Best First Search (GBFS)
• A* Search

Características

• Visualización paso a paso de la exploración.
• Comparación entre algoritmos.
• Generación de laberintos.
• Interfaz gráfica con Pygame.
• Arquitectura modular.

📄 Documentación completa: 👉 pathfinding/README.md

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2. Tateti - Inteligencia Artificial con Minimax

Implementación del juego Tateti (Tres en línea) incorporando una inteligencia artificial basada en el algoritmo Minimax.

Características

• Implementación del algoritmo Minimax.

• Interfaz gráfica desarrollada con Pygame.

• Tres modos de juego:

  • Humano vs Humano
  • Humano vs IA
  • IA vs IA

• Arquitectura modular.

• Pruebas unitarias.

📄 Documentación completa: 👉 tateti/README.md

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🧠 Conceptos abordados

• Inteligencia Artificial
• Espacio de estados
• Problemas de búsqueda
• Algoritmos de búsqueda informados y no informados
• Teoría de juegos
• Algoritmo Minimax
• Heurísticas
• Representación de grafos
• Estructuras de datos
• Programación orientada a objetos
• Desarrollo de interfaces gráficas con Pygame

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🛠 Tecnologías utilizadas

• Python 3.10+
• Pygame
• Programación Orientada a Objetos
• Git
• GitHub

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📁 Estructura del repositorio

pathfinding-and-tictactoe-ai/
├── assets/
│   ├── gifs/
│   ├── pathfinding/
│   └── tateti/
├── pathfinding/
│   ├── README.md
│   └── ...
├── tateti/
│   ├── README.md
│   └── ...
└── README.md

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🚀 Instalación

1. Clonar el repositorio

git clone https://github.com/A6u5/pathfinding-and-tictactoe-ai.git

2. Acceder al repositorio

cd pathfinding-and-tictactoe-ai

Cada proyecto posee su propio archivo README.md con las instrucciones de instalación y ejecución.

• 📄 Pathfinding → pathfinding/README.md
• 📄 Tateti → tateti/README.md

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👥 Integrantes

• Agustín Torres
• Florencia Mezzano
• Sebastián Pérez

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📚 Bibliografía

• Russell, S. & Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach.
• Material de la cátedra de Programación III.