
| Atributos                | Descripción                                          |    |         |     |        |         |    |        |    |
|--------------------------|------------------------------------------------------|----|---------|-----|--------|---------|----|--------|----|
| Actions                  | Acciones permitidas                                  |    |         |     |        |         |    |        |    |
| MinReward                | Mínima recompensa que se podrá devolver a un  agente |    |         |     |        |         |    |        |    |
| MaxReward                | Máxima recompensa que se podrá devolver a un  agente |    |         |     |        |         |    |        |    |
| Agents                   | Lista de agentes que interactúan                     |    |         |     |        |         |    |        |    |
| Objects1                 | Lista de objetos definidos en el espacio             |    |         |     |        |         |    |        |    |
| Funciones                | Descripción                                          |    |         |     |        |         |    |        |    |
| SetEvaluableAgent(Agent) | Indica qué agente va a ser evaluado                  |    |         |     |        |         |    |        |    |
| AddAgent(Agent)          | Añade un agente a la lista de agentes                |    |         |     |        |         |    |        |    |
| Interact                 | (Number                                              | of | Realiza | una | sesión | durante | el | número | de |
| Interactions)            | interacciones definido                               |    |         |     |        |         |    |        |    |
| InteractWithTime(Time)   | Realiza una sesión durante el tiempo definido        |    |         |     |        |         |    |        |    |

A continuación podemos ver una tabla con los atributos y funciones de la clase. 

## 4.3.3.2. **Entorno_L (Subclase De Entorno)**

Una de las principales clases del sistema es la clase Environment_L **que describe un** 
tipo de entorno adecuado para realizar tests de inteligencia como se describe en el capitulo 3 (sección 3.5). En esta clase se puede definir, además de lo que permite su clase padre, cómo será el espacio donde interactuarán los agentes. Además, integra automáticamente a los agentes Good y *Evil* **dentro del entorno.** 
Para conseguir que la evaluación sea no sesgada para un agente aleatorio (su esperanza sea 0) existe la posibilidad de relocalizar la posición de los agentes Good y *Evil* cada vez que transcurra cierto número de interacciones. 