2. Estado de la cuestión
4.4. Capa General
4.4.1. Red Bayesiana de ataque
La red bayesiana de ataque aportará el porcentaje con el que deberíamos realizar un ataque a una base enemiga, ya sea secundaria o principal. Como se puede apreciar en la ilustración 20, es una red sencilla con sólo cuatro nodos de entrada y un nodo intermedio.
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Antes de comenzar a explicar el diseño interno de la red, hay que conocer los datos que recibe, para así poder comprender mejor la definición de los DPC de los nodos. La información recibida es la siguiente:
Force: Para medir la fuerza militar de la que se dispone, se ha creado la siguiente formula: Force = Número_de_marines + (número_de_tank * 3)15. Además, se ha
decidido limitar el número máximo de unidades militares disponibles en cuarenta, ya que se considera que un número mayor puede provocar problemas de coordinación en los movimientos de las unidades. Si a esto le sumamos el ratio definido anteriormente entre las unidades marine y tank, obtenemos que la fuerza militar máxima de la que se va a disponer es de sesenta y la mínima de cero. El procedimiento para calcular los valores de las variables force y noForce del nodo es el siguiente:
o Aplicar la fórmula del calculo del poder militar actual.
o Dividir el resultado entre sesenta (poder militar máximo) y almacenar ese valor en la variable force del nodo.
o Calcular el valor de la variable noForce mediante la propiedad de probabilidades complementarias.
Located enemy?: Para poder atacar una base enemiga, es necesario saber su ubicación, ya que en caso contrario, el ataque no puede llevarse a cabo.
Time: Indica la probabilidad que existe de que el tiempo de la partida se haya consumido. Se sabe que toda partida del tercer escenario dura exactamente veinte minutos, por lo que los pasos necesarios para obtener los valores de las variables
finished y unfinished, son los siguientes:
o Calcular el tiempo transcurrido en segundos.
o Dividir el tiempo transcurrido entre mil doscientos (veinte minutos expresados en segundo) y almacenar el resultado en la variable
finished.
15
Se ha decidido que las unidades tank cuentan tres veces más que los marines porque provocan cinco veces mas daño en
el ataque, tienen más del triple de puntos de salud y porque no pueden atacar a unidades cercanas a su posición.Sergio Núñez Covarrubias Capítulo 4. Desarrollo
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o Restar la unidad entre el valor obtenido en el paso anterior y almacenarlo en la variable unfinished.
Attacking?: Hacer dos ataque a la vez no suele ser buena idea, ya que cada uno no cuenta con muchas unidades o la bases se quedan muy debilitadas. Por ello, para tomar la decisión sobre si lanzar una ataque o no sobre una base enemiga, es aconsejable saber si ya se está llevando a cabo uno.
La red cuenta con un único nodo intermedio, cuyo DPC está definido en la ilustración 21. Dicho nodo, representa la condición primaria para realizar el ataque, es decir, indica si se reúnen las condiciones necesarias para llevarlo a cabo. Como se puede observar, el conocimiento de la ubicación de la base enemiga es muy relevante, aunque también es necesario disponer de un poder militar elevado, ya que es mejor hacer un ataque con diez unidades, que no tres con tres unidades cada uno.
Ilustración 21: DPC del nodo Primary Condition de la red Bayesiana para ataque
En la ilustración 22 se puede observar el DPC del nodo de salida. Su definición muestra la importancia de la condición primaria, ya que si esta no se cumple, el resultado de la red va a ser un valor muy bajo. Por otro lado, cuando la condición se cumple, hay dos aspectos que hacen variar el resultado, el tiempo transcurrido de la partida (a medida que el tiempo avanza, se incita a realizar más ataques) y si se está ejecutando un ataque.
Ilustración 22: DPC del nodo Attack de la red Bayesiana para ataque
Por último, se van a mostrar los resultados obtenidos de ejecutar un conjunto de pruebas, las cuales se dividen en grupos, dónde cada uno persigue una finalidad diferente. Para llevarlo a cabo, se va a utilizar una tabla, en la que cada columna representa un nodo de entrada, excepto la última, que representa el nodo de salida. Los resultados se muestran en la tabla 11.
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force localized finished attacking success
1 0 0.5 0 0.125 0.2 1 0.5 0 0.466 1 1 0.5 0 0.9 0.7 1 0.5 1 0.49 0.7 1 0.5 0 0.73 0.7 1 0.2 0 0.68 0.7 1 0.8 0 0.78 Tabla 11: Resultados de la red bayesiana para ataque
El objetivo del primer grupo, es ver cómo se comporta la red cuando no se ha localizado la base enemiga. El resultado es satisfactorio, ya que al ser un valor tan próximo a cero, es imposible que el ataque se lleve a cabo.
El segundo grupo, estudia la relevancia del poder militar a la hora de tomar una decisión. El resultado, confirma que con un valor bajo (0.2), la salida no es satisfactoria (0.466), mientras que si contamos con el máximo poder militar, el resultado asciende más del doble (0.9). Hay que resaltar, que en la situación del segundo caso, no se ha obtenido el valor máximo y esto es debido al tiempo transcurrido, ya que sólo cuando esté prácticamente consumido, la variable
success de la red tomará el valor 1.0.
En el tercer grupo, se establece una situación constante y se varía el valor de la variable
attacking, ya que se pretende ver cómo disminuye el resultado, al estar realizando un ataque. El
resultado confirma que no es recomendable realizar más de un ataque en paralelo, ya que muestra una diferencia del 24%.
Para finalizar, se quiere estudiar la influencia de la cantidad de tiempo consumido. Concretamente, se pretende verificar la siguiente hipótesis: El aumento del tiempo transcurrido, provoca una mayor firmeza a la hora de tomar la decisión de ataque. A la luz de los resultados, la hipótesis queda confirmada, con una variación notable del tiempo, hay una diferencia en el resultado de 0.1.