MineSweeper-AI 2.0 🎮🧠

Visión del Proyecto

MineSweeper-AI es un proyecto ambicioso que combina algoritmos deterministas y aprendizaje por refuerzo para dominar el clásico juego de Buscaminas. Nuestro objetivo es desarrollar una IA que pueda superar el rendimiento humano en todos los niveles de dificultad, mediante la combinación inteligente de estrategias conocidas y técnicas avanzadas de aprendizaje automático.

🌟 Características Actuales

• Motor de juego personalizado: Implementación completa del juego Buscaminas
• Modelo de IA basado en redes neuronales: Capacidad de juego autónomo
• Generación de datos de entrenamiento: A partir de partidas jugadas
• Seguimiento de estadísticas: Recopilación y visualización de rendimiento
• Visualización del tablero: Representación en tiempo real de las partidas

🚀 Roadmap (En Desarrollo)

Fase 1: Reestructuración y Fundamentos

• Motor de juego básico
• Arquitectura modular mejorada
• Implementación de algoritmos deterministas
• Sistema de eventos para mayor flexibilidad
• Niveles de dificultad estándar

Fase 2: Aprendizaje por Refuerzo

• Diseño del sistema RL (estados, acciones, recompensas)
• Entorno de entrenamiento compatible con OpenAI Gym
• Implementación de algoritmos DQN/A2C/PPO
• Curriculum learning (progresión de dificultad)
• Sistema de checkpoints y recuperación

Fase 3: Mejoras Avanzadas

• Sistema híbrido (determinista + RL)
• Mecanismos de exploración optimizados
• Memoria de estados pasados
• Análisis de confianza para predicciones
• Optimización de rendimiento

Fase 4: Visualización e Interfaz

• UI gráfica mejorada
• Visualización del proceso de toma de decisiones
• Dashboard de estadísticas en tiempo real
• Modo de demostración y comparativa

Fase 5: Evaluación y Documentación

• Benchmarking extensivo
• Documentación técnica completa
• Publicación de resultados

🔧 Enfoque Técnico

El proyecto adopta un enfoque híbrido que combina:

1. Algoritmos Deterministas:

   • Single Point Strategy
   • Análisis de configuraciones
   • Patrones conocidos de Buscaminas

2. Aprendizaje por Refuerzo:

   • Deep Q-Networks (DQN)
   • Advantage Actor-Critic (A2C)
   • Proximal Policy Optimization (PPO)

3. Representación de Estado Avanzada:

   • Codificación eficiente del tablero
   • Información contextual y probabilística
   • Memoria de estados anteriores

🖥️ Requisitos Técnicos

• Python 3.8+
• TensorFlow 2.x / PyTorch
• NumPy, Pandas
• Matplotlib/Seaborn (visualización)
• OpenAI Gym (entorno de RL)

📊 Métricas de Evaluación

• Tasa de victorias por nivel de dificultad
• Eficiencia (% de movimientos óptimos)
• Tiempo de resolución
• Comparativa con rendimiento humano promedio

🤝 Contribuciones

¡Las contribuciones son bienvenidas! Si deseas colaborar:

1. Haz fork del repositorio
2. Crea tu rama de características (git checkout -b feature/NuevaCaracterística)
3. Realiza tus cambios y haz commit (git commit -m 'Añadir nueva característica')
4. Haz push a tu rama (git push origin feature/NuevaCaracterística)
5. Abre un Pull Request

👤 Autor & Créditos

MineSweeper-AI fue creado y es mantenido por Senlin (Johnson1255).

📝 Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la Licencia MIT - consulta el archivo LICENSE para más detalles.

🚨 Aviso: Aunque este proyecto es de código abierto bajo MIT, por favor mantén la licencia original y da la atribución adecuada al usar o modificar este código.