Glosario

Pathfinding óptimo con sesgo direccional (1968): expande nodos por f = g + h, donde g es costo real desde el origen y h es heurística estimada al goal.

Caja envolvente alineada con los ejes (no rota). Test de colisión barato: comparar mín/máx en cada eje. Fundamento de broad-phase de colisiones.

Cambio de velocidad por unidad de tiempo. En steering, las fuerzas se traducen en aceleración que modifica la velocidad cada frame.

Una heurística es admisible si nunca sobreestima el costo real al goal: h(n) ≤ costo_real(n, goal). Si lo es, A* garantiza camino óptimo.

Entidad autónoma que percibe su entorno, decide y actúa. En juegos: NPCs, enemigos, vehículos IA, unidades RTS. Tiene posición, velocidad y reglas de movimiento o decisión propias.

Regla de flocking: cada agente ajusta su velocidad hacia el promedio de velocidades de sus vecinos. Hace que la bandada se mueva en bloque.

Variante de seek que reduce velocidad al acercarse al objetivo, evitando el "rebote". Decelera dentro de un radio de frenado.

Grid donde cada celda actualiza su estado siguiendo reglas locales (cuántos vecinos vivos tiene, etc.). Conway's Game of Life es el ejemplo canónico. En procgen genera cuevas y patrones orgánicos.

Árbol jerárquico de nodos (compuestos, decoradores y hojas) que se "tiquean" cada frame. Cada nodo retorna Success, Failure o Running. Más declarativo y reutilizable que FSMs grandes.

Búsqueda en anchura: explora nodos por capas crecientes desde la fuente usando una cola FIFO. Garantiza camino más corto en grafos no ponderados.

Memoria compartida (clave-valor) que distintos sistemas IA leen y escriben. Usado por BTs, GOAP y arquitecturas IA en general para evitar acoplamiento directo entre módulos.

Agente que sigue las tres reglas de flocking de Reynolds (separación, alineación, cohesión). Acuñado en 1986; produce comportamiento emergente de bandada sin lógica central.

Subdivisión recursiva del espacio en dos mitades. Para mazmorras: divides el rectángulo, asignas habitaciones a las hojas y conectas con corredores. Garantiza estructura sin solapes.

Agrupar elementos en buckets (celdas, intervalos) para acelerar búsquedas espaciales o por rango. Sinónimo práctico de spatial hashing en grids regulares.

Árbol de volúmenes envolventes anidados, típicamente AABBs o esferas. Acelera tests de colisión y raycast: descartas subárboles enteros con un solo test.

Conjunto de nodos ya expandidos en A*/Dijkstra. Evita revisitarlos cuando aparezcan de nuevo en la priority queue.

Regla de flocking: cada agente se dirige al centroide de sus vecinos. Mantiene la bandada agrupada sin colapsarla (la separación lo evita).

Encapsula una operación como objeto con execute() y undo(). Habilita replays deterministas, networking lockstep, undo/redo y macros.

Variable de entrada en Utility AI (vida, distancia al enemigo, hambre…) que se mapea a [0,1] mediante una curva y se combina para calcular el score de una acción.

Nodo de behavior tree con un solo hijo que modifica su resultado: invertir, repetir, condicionar, limitar tiempo, etc.

Triangulación dual del diagrama de Voronoi: conecta semillas vecinas formando triángulos sin que ningún punto caiga dentro del circuncírculo de otro triángulo. Base de NavMeshes y meshes generales.

Misma entrada → misma salida, siempre. Crítico para replays, lockstep networking y testing reproducible. Requiere PRNG seeded y orden fijo de operaciones.

Búsqueda en profundidad: avanza por una rama hasta el fondo antes de retroceder. Pila LIFO. No garantiza camino más corto pero es útil para detección de ciclos y backtracking.

Algoritmo de camino más corto en grafos con costos no negativos (1959). Mantiene una priority queue ordenada por g-cost; expande el nodo de menor costo acumulado.

max(|dx|, |dy|). Distancia exacta en grids 8-conexos donde la diagonal cuesta lo mismo que la ortogonal (movimiento de rey en ajedrez).

√(dx² + dy²). Distancia recta entre dos puntos. Heurística admisible para movimiento libre; subestima en grids 4-conexos.

|dx| + |dy|. Distancia exacta en grids 4-conexos sin diagonales. Heurística admisible y muy informada para pathfinding ortogonal.

max(dx, dy) + (√2 − 1)·min(dx, dy). Distancia exacta en grids 8-conexos donde la diagonal cuesta √2.

En GOAP, cambio que una acción produce en el estado del mundo al ejecutarse. El planner los usa para encadenar acciones.

En una FSM, situación actual del agente (Patrullando, Atacando, Huyendo). Define qué hace y qué transiciones puede tomar.

Inverso de pursuit: huye de la posición predicha del perseguidor.

Canal pub/sub donde sistemas emiten eventos sin conocer a sus suscriptores. Desacopla producers y consumers a costa de trazabilidad.

En A*, suma g + h. La priority queue se ordena por f-cost: combina "cuánto te costó llegar" con "cuánto se estima que falta".

Inverso de seek: el agente se aleja del objetivo. Fuerza igual a (posición − objetivo) normalizado.

Algoritmo que rellena una región conectada de celdas equivalentes empezando desde una semilla. Variante de BFS/DFS sin objetivo: visita todo lo alcanzable.

Mapa donde cada celda almacena la dirección al goal. Se calcula una vez (BFS/Dijkstra inverso desde el goal) y luego N agentes lo siguen en O(1) por consulta. Ideal para RTS con cientos de unidades.

Cono de visión del agente: ángulo + distancia máxima. Solo dentro del FOV cuenta una posible LOS para "ver" un objetivo.

Modelo de decisión con estados discretos y transiciones explícitas entre ellos. El agente está en exactamente un estado por vez. Simple, predecible, escala mal con muchos estados.

Tras A* sobre NavMesh, suaviza el camino "estirando una cuerda" por los portales entre triángulos para producir el camino más corto real, no el path por centroides.

En A*/Dijkstra, costo real acumulado desde el origen hasta el nodo actual.

Sistema de IA donde el agente tiene un goal y un conjunto de acciones con preconditions y effects. Un planner (A* sobre estados) genera la secuencia de acciones para alcanzar el goal.

Estructura de celdas en filas y columnas. Para pathfinding puede ser 4-conexo (movimiento ortogonal) u 8-conexo (incluye diagonales).

En A*, valor de la heurística: estimación del costo desde el nodo actual hasta el goal.

Dirección hacia la que un agente "mira" o avanza, normalmente la velocidad normalizada. Útil cuando velocidad es cero pero el agente aún tiene orientación.

Función h(n) que estima el costo desde el nodo n hasta el goal sin calcularlo realmente. En A*, una buena heurística reduce drásticamente la exploración.

FSM donde los estados pueden contener sub-FSMs. Reduce la explosión combinatoria de transiciones agrupando estados relacionados.

A* en dos niveles: cluster grueso para encontrar la ruta general, A* fino solo dentro de los clusters atravesados. Escala a mapas enormes (10000×10000+).

Grid donde cada celda almacena un valor escalar (amenaza, control, deseo). Sumando influencias de unidades amigas y enemigas se obtiene una vista táctica para decisiones IA.

Optimización de A* sobre grids uniformes 8-conexos: salta nodos simétricamente equivalentes hasta encontrar puntos de decisión. Hasta 10× más rápido que A* puro.

Juego clásico (1991) donde asignás roles a unidades autónomas que avanzan sin control directo. Caso de estudio en asignación de roles + path forced.

Modelo de networking donde cada cliente simula la partida en paralelo enviando solo inputs. Requiere determinismo total. Usado en RTS clásicos (StarCraft, Age of Empires).

Reducir fidelidad (modelo, IA, física) en función de la distancia o relevancia. En IA: NPCs lejanos tiquean menos veces o usan FSM simplificada.

Línea recta sin obstrucción entre dos puntos. Se calcula con raycast contra geometría o con shadowcasting sobre grids tile-based.

Malla poligonal (triángulos o convexos) que representa el espacio caminable de un nivel 3D. A* sobre triángulos es mucho más eficiente que sobre grids para mundos amplios.

Reutilizar instancias en vez de crear/destruir. Crítico para balas, partículas, enemigos spawneados — evita pausas por GC.

Comportamiento steering que evita colisiones con obstáculos estáticos o dinámicos detectados con raycast o sensores delanteros.

Versión 3D del quadtree: subdivide el espacio en ocho octantes. Usado en motores 3D para culling, colisiones y voxel games.

Conjunto de nodos ya descubiertos pero no expandidos en A*/Dijkstra. Suele almacenarse en una priority queue.

Steering que sigue una secuencia de waypoints. El agente seek al waypoint actual y avanza al siguiente al entrar en su radio.

Encontrar una ruta válida entre dos puntos en un grafo o grid. Cubre BFS, Dijkstra, A* y derivados. Diferente de steering: pathfinding planea, steering ejecuta.

Componente de GOAP que busca, sobre el espacio de estados del mundo, una secuencia de acciones que lleve del estado actual al goal. Suele ser A* con estados como nodos.

En GOAP, condición del mundo que debe cumplirse para que una acción sea ejecutable.

Cola ordenada por prioridad: el siguiente elemento en salir es el de menor (o mayor) prioridad. Núcleo de Dijkstra y A*. Se implementa con min-heap o buckets.

Pseudo-Random Number Generator. Función determinista que dada una seed produce una secuencia "aleatoria" reproducible.

Seek hacia donde estará el objetivo en el futuro, no donde está ahora. Predice posición futura usando velocidad actual del objetivo.

Árbol jerárquico que subdivide el espacio 2D en cuatro cuadrantes recursivamente. Bueno cuando los agentes están distribuidos de forma desigual; se adapta a la densidad local.

Lanzar un rayo desde un origen en una dirección y reportar la primera colisión. Base de detección de visión, disparos hitscan, picking con cursor.

Función de ruido suave (Ken Perlin, 1983) que da valores continuos pseudo-aleatorios. Base para generar terrenos, texturas, mapas de altura naturales.

Comportamiento steering que dirige al agente hacia un punto objetivo: aplica una fuerza igual a (objetivo − posición) normalizado, escalada a la velocidad máxima.

Nodo compuesto de behavior tree que tiquea hijos en orden hasta que uno retorna Success. Equivale a un OR.

Valor inicial del PRNG. Misma seed → misma generación. Crítica para reproducibilidad, mundos compartibles y debugging procgen.

Regla de flocking: cada agente se aleja de vecinos demasiado cercanos para evitar colisiones. Fuerza opuesta y proporcional a la inversa de la distancia.

Nodo compuesto de behavior tree que tiquea hijos en orden hasta que uno falla. Equivale a un AND.

Registro central donde se buscan servicios por interfaz. Más fácil que dependency injection, pero oculta dependencias y dificulta tests.

Algoritmo de FOV en grids tile-based (rogue-likes): proyecta la sombra de cada obstáculo en sectores y marca como visibles las celdas no sombreadas.

Indexar agentes por la celda del grid en la que caen (hash de posición → bucket). Reduce búsquedas de vecinos de O(n²) a O(n + k) donde k son agentes en celdas cercanas.

Familia de comportamientos de movimiento autónomo (Reynolds, 1999) que producen fuerzas combinables: seek, flee, arrival, wander, etc. La suma ponderada genera trayectorias orgánicas sin pathfinding.

Arquitectura IA por capas (Brooks, 1986): comportamientos prioritarios suprimen a los inferiores. Útil para reactividad robótica; en juegos, base de los layered AI controllers.

Variante de A* que añade comprobaciones de línea de visión entre nodos no adyacentes. Produce caminos suavizados, sin esquinas duras del grid.

Evaluación periódica del árbol de comportamiento desde la raíz. Usualmente cada frame o cada N ms. Devuelve Success, Failure o Running.

Género donde enemigos siguen un path predefinido y el jugador coloca torres para detenerlos. Pathfinding precomputado + flow fields o waypoints rígidos.

Regla que mueve a un agente de un estado a otro cuando se cumple una condición (vio al jugador, vida < 20%, llegó al destino).

Modelo de decisión donde cada acción tiene una función score basada en el estado del mundo. El agente elige la acción de mayor score (o muestrea entre las top-N).

Tupla de números con dirección y magnitud. En juegos 2D suele ser Vec2 (x, y); en 3D Vec3. Se usan para posición, velocidad, fuerzas y direcciones.

Vector que indica cuánto y en qué dirección se mueve un agente por unidad de tiempo. Distinta de "rapidez", que es solo la magnitud.

Partición del espacio en celdas: cada celda contiene los puntos más cercanos a una semilla dada. Útil para territorios, biomas, distribuciones de recursos.

Movimiento errático "natural": el agente apunta a un objetivo en un círculo proyectado al frente, y desplaza ese objetivo aleatoriamente cada frame.

Variante de A* que multiplica la heurística por w > 1 (típicamente 1.2–2). Pierde garantía de optimalidad pero corre mucho más rápido. Camino a lo sumo w veces el óptimo.

Algoritmo de procgen que genera contenido (mapas, sprites) a partir de una muestra de ejemplo, propagando restricciones de adyacencia hasta colapsar cada celda en un único tile.