Este proyecto simula escenarios de combate entre agentes controlados por algoritmos de inteligencia artificial, permitiendo experimentar y comparar diferentes estrategias, características físicas y comportamientos en equipos de "Fighters". El código incluye componentes para la definición de agentes, su física, toma de decisiones autónoma, y análisis estadístico y evolutivo de los resultados.
Los agentes ("Fighters") tienen propiedades como masa, restitución, fuerza, precisión, radio de visión y frecuencia de reacción, y pueden ser controlados mediante diferentes personalidades y algoritmos de decisión (estándar, paranoico, planificador, evasivo, etc.). Se implementan pruebas con equipos de diferentes tamaños, formas y estrategias, y se analizan los resultados de las simulaciones con técnicas evolutivas (algoritmos genéticos).
Entre sus módulos principales destacan:
- fighter.py y scene.py: Definen los agentes y el entorno físico.
- DecisionMaker.py: Implementa varios algoritmos de decisión para los agentes.
- genetics.py y simulation results/: Permite la evolución de comportamientos y el análisis estadístico de los resultados.
- main.py y los archivos de prueba: Ejecutan simulaciones y escenarios comparativos.
El proyecto está diseñado como un entorno de pruebas para el estudio de IA en simulaciones físicas y estratégicas, brindando herramientas para la comparación y evolución automática de distintos tipos de agentes.