PRESENTACION SOBRE SIMULACION DE JUEGOS.pptx

Breve reseña sobre simulacion de juegos

1. SIMULACION II Sábado, 05 de Julio de 2025 SIMULACION DE JUEGOS

2. SIMULACION II SIMULACION DE JUEGOS La Simulación de Juegos es una técnica que se usa para modelar y analizar situaciones de toma de decisiones en las que dos o más "jugadores" o entidades compiten o colaboran bajo reglas definidas. Se basa en la Teoría de Juegos , un campo de las matemáticas aplicadas que estudia las estrategias óptimas en juegos de competencia o cooperación. En Simulación II, el enfoque no es solo matemático, sino también computacional: cómo simular juegos para analizar escenarios complejos que no pueden resolverse de forma analítica .

3. SIMULACION II SIMULACION DE JUEGOS Componentes de una Simulación de Juegos Jugadores : Los participantes que toman decisiones (personas, empresas, robots, algoritmos, etc.). Estrategias : Las posibles acciones que cada jugador puede tomar. Reglas del juego : Cómo se juega, qué se permite y qué no. Resultados ( Payoffs ) : El beneficio, pérdida o utilidad que cada jugador recibe según las decisiones. Información disponible : Puede ser completa o parcial; los jugadores pueden conocer o no las decisiones del otro. Tipo de interacción : Competitiva, cooperativa, secuencial o simultánea.

4. SIMULACION II SIMULACION DE JUEGOS Tipos de Juegos que se Pueden Simular Juegos Simultáneos vs. Secuenciales Simultáneos : Los jugadores deciden al mismo tiempo sin saber lo que hará el otro (por ejemplo, Piedra, Papel o Tijera). Secuenciales : Las decisiones se toman en orden, y algunos jugadores pueden ver las decisiones anteriores. Juegos de Suma Cero vs. No Cero Suma cero : Lo que gana uno, lo pierde el otro. No suma cero : Ambos pueden ganar o perder; hay cooperación o negociación.

5. SIMULACION II SIMULACION DE JUEGOS Juegos Deterministas vs. Estocásticos Deterministas : Las acciones llevan siempre al mismo resultado. Estocásticos : Hay elementos aleatorios (probabilidades). Juegos Cooperativos vs. No cooperativos Cooperativos : Los jugadores pueden formar coaliciones. No cooperativos : Cada jugador actúa por su cuenta.

6. SIMULACION II SIMULACION DE JUEGOS Aplicaciones de la Simulación de Juegos Economía : Competencia entre empresas, subastas, formación de precios. Negociación y política : Modelado de conflictos internacionales, votaciones. Logística y operaciones : Juegos entre proveedores y distribuidores. Ciberseguridad : Juegos de ataque y defensa. Juegos de video o entrenamiento militar : IA que simula estrategias.

7. SIMULACION II SIMULACION DE JUEGOS ¿Cómo se Simulan los Juegos? Definición del modelo Identificar jugadores, acciones, recompensas. Establecer reglas y condiciones iniciales. Codificación en software Lenguajes como Python, NetLogo , R, MATLAB. Herramientas como AnyLogic o simuladores propios. Uso de algoritmos Algoritmos de búsqueda ( Minimax , Alpha-Beta). Métodos de Monte Carlo (MCTS). Algoritmos evolutivos. Aprendizaje por refuerzo. Ejecución y análisis Correr múltiples partidas. Analizar patrones, estrategias dominantes, equilibrios (Nash).

8. SIMULACION II SIMULACION DE JUEGOS Ejemplo de Simulación Sencilla: Juego del Dilema del Prisionero Dos jugadores deciden si cooperan o traicionan. Este juego se puede simular cientos de veces, con jugadores que aprenden o cambian sus estrategias con el tiempo. ¿Qué estrategia domina a largo plazo? ¿Se forma cooperación o traición?

9. SIMULACION II SIMULACION DE JUEGOS Herramientas y Lenguajes para Simular Juegos Python : Usando bibliotecas como Axelrod , GameTheory, PyGame , Mesa. MATLAB/Octave : Muy útil para análisis de estrategias. NetLogo : Excelente para juegos multi-agentes visuales. Excel : Para modelos simples.

10. SIMULACION II SIMULACION DE JUEGOS Conexión con la Simulación Discreta La Simulación de Juegos también puede integrarse con la simulación de eventos discretos cuando: Cada jugador es una entidad en un sistema. Las decisiones afectan eventos futuros. El entorno cambia dinámicamente. Ejemplo: simular una guerra de precios entre dos supermercados, donde las decisiones afectan la demanda futura.

11. SIMULACION II SIMULACION DE JUEGOS Conclusión La Simulación de Juegos permite explorar escenarios de toma de decisiones complejos, donde no basta con encontrar una solución óptima sino entender cómo interactúan los actores en un sistema dinámico y estratégico . Es una herramienta poderosa para: Predecir comportamientos. Diseñar políticas efectivas. Optimizar estrategias en entornos reales.

12. SIMULACION II SIMULACION DE JUEGOS Conclusión La Simulación de Juegos permite explorar escenarios de toma de decisiones complejos, donde no basta con encontrar una solución óptima sino entender cómo interactúan los actores en un sistema dinámico y estratégico . Es una herramienta poderosa para: Predecir comportamientos. Diseñar políticas efectivas. Optimizar estrategias en entornos reales.

13. SIMULACION II SIMULACION DE JUEGOS Diferencia entre Simular y Jugar Cuando se habla de ellos, inconscientemente la mayoría de las personas suelen asociarlos o compararlos con videojuegos.   El fin de un videojuego no es otro que el ocio y el entretenimiento, a la vez que conduces un vehículo. Los simuladores son herramientas pedagógicas enfocadas en la formación y capacitación de personas en varios sectores con el objetivo de potenciar la seguridad y reducir la siniestralidad. 

14. SIMULACION II SIMULACION DE JUEGOS El Juego de Monedas en la Simulación Un modelo simple para entender eventos aleatorios y probabilísticos

15. SIMULACION II SIMULACION DE JUEGOS Diferencia entre Simular y Jugar ¿Qué es una simulación? Una simulación es una representación artificial de un proceso real mediante un modelo computacional o físico. Se utiliza para entender, analizar y predecir el comportamiento de sistemas complejos. En simulaciones estocásticas, se introducen elementos de azar . Ejemplos de simulación: Simular el tráfico en una ciudad Simular el comportamiento de clientes en una fila de supermercado

16. SIMULACION II SIMULACION DE JUEGOS ¿Qué es el Juego de Monedas? Es una actividad práctica que consiste en lanzar una o varias monedas múltiples veces. Cada lanzamiento representa un evento aleatorio binario : Cara (C) Cruz (X) Se puede realizar físicamente (monedas reales) o digitalmente (software, hojas de cálculo, programas)

17. SIMULACION II SIMULACION DE JUEGOS ¿Por qué se usa en simulación? El juego de monedas es útil porque: Representa decisiones simples: éxito o fracaso, sí o no . Sirve como ejemplo de un proceso estocástico . Es una herramienta para ilustrar la Ley de los Grandes Números . Se puede usar para validar resultados teóricos con datos empíricos.

18. SIMULACION II SIMULACION DE JUEGOS Aplicaciones prácticas 1. Probabilidad: Calcular la probabilidad empírica de que salga cara (esperada: 0.5). 2. Simulación Monte Carlo: Generar decisiones aleatorias en algoritmos de simulación. 3. Modelos de decisión: Modelar decisiones binarias (como si un cliente compra o no un producto). 4. Procesos estocásticos: Modelar cadenas de eventos como cadenas de Markov .

19. SIMULACION II SIMULACION DE JUEGOS Ejemplo simple (manual) Situación: Lanzas una moneda 100 veces. Registras cuántas veces sale cara y cuántas cruz. Resultados esperados: Cara ≈ 50 veces Cruz ≈ 50 veces Análisis: Puedes observar fluctuaciones en el corto plazo. En el largo plazo, la frecuencia relativa se acerca a la probabilidad teórica.

20. SIMULACION II SIMULACION DE JUEGOS Ejemplo de simulación en Excel Simulación de 100 lanzamientos: Usar la fórmula =SI(ALEATORIO()<0.5;"Cara“;"Cruz") Repetir en 100 celdas Contar los resultados con =CONTAR.SI( rango;"Cara ") Ventaja: Rápido, fácil de replicar muchas veces Permite análisis estadístico con gráficas.