🎮 Triky - Tic-Tac-Toe con Aprendizaje Automático

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Triky es un juego de Tres en Raya (Tic-Tac-Toe) desarrollado en Java que incluye una inteligencia artificial capaz de aprender de sus partidas y mejorar su rendimiento con el tiempo.

✨ Características

• 🎲 Juego Clásico: Implementación completa del Tres en Raya
• 🤖 IA con Aprendizaje: La máquina aprende de cada partida jugada
• 💾 Memoria Persistente: Los datos de aprendizaje se guardan automáticamente
• 🎯 Múltiples Modos de Juego:
  • Random: La máquina juega de forma aleatoria
  • First Blank: La máquina utiliza la primera posición disponible
  • Smart (con aprendizaje): La máquina utiliza conocimiento previo
• 🖥️ Interfaz de Consola: Juega directamente desde la terminal
• 🪟 Interfaz Gráfica: Versión con GUI usando Java Swing
• 🧠 Sistema de Neuronas: Almacena patrones de juego para toma de decisiones

📋 Requisitos

• Java Development Kit (JDK) 8 o superior
• Apache Ant (para compilación con build.xml)
• O alternativamente, NetBeans IDE para desarrollo

🚀 Instalación y Ejecución

Usando la Terminal

1. Clonar el repositorio:

   git clone https://github.com/13rianVargas/Triky.git
   cd Triky

2. Compilar el proyecto:

   cd TTT/Triky-Memory-DLL
   ant compile

3. Ejecutar el juego:

   ant run

Usando NetBeans

1. Abrir NetBeans IDE
2. Ir a File > Open Project
3. Seleccionar la carpeta TTT/Triky-Memory-DLL
4. Ejecutar el proyecto (F6)

🎯 Cómo Jugar

Modo Consola

1. Al iniciar, configura las opciones de juego:

   • Selecciona el modo de juego (First Blank o Random)
   • Activa o desactiva el modo de aprendizaje

2. Juega ingresando las coordenadas:

   • Fila: 0, 1 o 2
   • Columna: 0, 1 o 2

3. El tablero se muestra así:

        0   1   2
      +---+---+---+
    0 | X |   |   |
      +---+---+---+
    1 |   | O |   |
      +---+---+---+
    2 |   |   |   |
      +---+---+---+
   

4. Al finalizar puedes:

   • Jugar otra vez
   • Limpiar la base de datos de aprendizaje
   • Salir del juego

📁 Estructura del Proyecto

Triky/
├── TTT/                         # Versión principal del proyecto
│   └── Triky-Memory-DLL/
│       ├── src/
│       │   └── gfutria/
│       │       ├── controller/  # Controladores del juego
│       │       │   ├── AplMain.java
│       │       │   └── Controlador.java
│       │       ├── model/       # Modelo del juego
│       │       │   └── Triky.java
│       │       ├── view/        # Vistas (consola y GUI)
│       │       │   ├── Consola.java
│       │       │   ├── InterfazApp.java
│       │       │   ├── PanelTriky.java
│       │       │   ├── PanelOpciones.java
│       │       │   └── LabelClicMouse.java
│       │       ├── Memory.java      # Sistema de memoria
│       │       └── Neurons.java     # Red de neuronas
│       ├── nbproject/           # Configuración de NetBeans
│       └── build.xml            # Script de compilación Ant
├── Tricky/                      # Versión alternativa
└── Triky-Memory-DLL/            # Configuración adicional

🧠 Sistema de Aprendizaje

Triky implementa un sistema de aprendizaje basado en memoria que:

1. Guarda Estados: Cada estado del tablero se convierte en una cadena única
2. Almacena Movimientos: Asocia cada estado con el mejor movimiento conocido
3. Persistencia: Los datos se guardan en TTT/dist/data/triky.dat
4. Mejora Continua: La máquina mejora su rendimiento con cada partida

🛠️ Tecnologías Utilizadas

• Java: Lenguaje de programación principal
• Java Swing: Interfaz gráfica de usuario
• NetBeans: IDE de desarrollo
• Apache Ant: Sistema de compilación
• Serialización Java: Persistencia de datos

📝 Modos de Juego Detallados

Modo	Descripción
Random	La máquina selecciona posiciones aleatorias
First Blank	La máquina usa la primera posición vacía disponible
Con Aprendizaje	La máquina utiliza patrones aprendidos de partidas anteriores

Nota: En todos los modos, la máquina intentará primero ganar si es posible, y luego bloqueará al oponente si está a punto de ganar.

👥 Contribuir

Las contribuciones son bienvenidas. Para contribuir:

1. Haz un Fork del proyecto
2. Crea una rama para tu feature (git checkout -b feature/NuevaCaracteristica)
3. Haz commit de tus cambios (git commit -m 'Agregar nueva característica')
4. Push a la rama (git push origin feature/NuevaCaracteristica)
5. Abre un Pull Request

📄 Licencia

Este proyecto fue desarrollado como proyecto académico.

📧 Contacto

• GitHub: @13rianVargas

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