Thuật toán di truyền trong trò chơi

Question

Tôi phải thực hiện một dự án về thuật toán di truyền, và tôi đã có ý tưởng điều chỉnh các đặc điểm (ví dụ: vũ khí được sử dụng, vv) của bot người bắn súng đầu tiên. Ví dụ, tôi sẽ đại diện cho các đặc điểm dưới dạng một chuỗi, với 10 bit đầu tiên đại diện cho xác suất chọn weapon1, 10 bit tiếp theo thể hiện xác suất chọn weapon2, v.v. Do đó tôi sẽ nhận được chuỗi tối ưu và do đó có thể tìm ra bộ vũ khí tối ưu tôi nên sử dụng là gì.

Vấn đề hiển nhiên mà tôi đang đối mặt là cách tìm các giá trị tập thể dục. Ý tưởng của tôi là nếu tôi muốn tìm tập thể dục của một chuỗi, tôi buộc bot phải sử dụng vũ khí tương ứng và chơi trò chơi với nó và sử dụng điểm số cuối cùng của bot làm thể lực. Vấn đề là tôi sẽ cần phải chơi không có trò chơi LỚN.

Có loại mô phỏng nào mà tôi có thể làm không? Ví dụ, tôi có thể bằng cách nào đó có được một chức năng f, nơi tôi sẽ ăn trong các đặc điểm của bot (ví dụ: vũ khí, vv) và nó sẽ trả về các giá trị thể dục tương ứng? Trò chơi FPS nguồn mở có cung cấp thư viện như vậy không?

Tùy chọn khác sẽ là đi vào mã nguồn của trò chơi và sau đó tiếp tục mô phỏng các kịch bản khác nhau và ghi nhận điểm số trong từng trường hợp. Tôi không muốn có thêm sự phức tạp của việc đi vào nguồn của trò chơi, vì đây là một dự án ngắn (1 tháng).

Cảm ơn.

Answer 1

Tôi nghĩ dự án của bạn rất phức tạp cho dự án một tháng.

Nó không phải là khá thú vị nhưng có lẽ bạn có thể nhìn vào chiến lược chơi cho một trò chơi hội đồng quản trị hoặc trò chơi thẻ thay thế. Đây là một tình huống đơn giản hơn nhiều và nhiều trò chơi có thể dễ dàng và nhanh chóng được mô phỏng cho phép bạn sử dụng thuật toán di truyền để tìm ra một chiến lược chơi tốt. Nó sẽ dạy cho bạn các nguyên tắc của các thuật toán di truyền mà không yêu cầu bạn phải hiểu cơ thể khổng lồ của mã nguồn cần thiết để mô phỏng một game bắn súng người đầu tiên.

Answer 2

Chức năng thể dục của bạn có thể là số tiền mà DPS cho một bot giao dịch chống lại đối thủ vịt ngồi. Ví dụ. có bot tấn công người chơi và không đánh trả lại.

Bạn có thể ghi nhớ tập thể dục, vì vậy các cá nhân trùng lặp không phải được kiểm tra lại.

---

Hoặc, bạn có thể làm cho sự sống còn của fittest bằng chữ bằng cách đặt 2 cá nhân vào các nhóm đối diện và xem ai giết người.

Vì về mặt kỹ thuật, bạn không cần chức năng thể dục, chỉ là cách để so sánh các cá nhân.

Để giảm số lượng so sánh, các cá nhân từ mỗi thế hệ có thể được so sánh qua một giải đấu, giống như

A 
    }-> A 
B 
     }-> C 
C 
    }-> C 
D 

trong đó cho thấy rằng hai cá nhân hàng đầu là C, sau đó A.

Answer 3

Bạn có thể sử dụng bot đã tồn tại để tạo dữ liệu, nếu có sẵn và nếu điều này là có thể.

Ngoài ra, bạn có thể sử dụng Autohotkey (tìm kiếm google) để tạo ra một chuỗi phím & nhấn chuột và làm cho bot bằng cách nào đó phát tự động theo cách câm.

Answer 4

Tôi đồng ý với Mark Byers, nó hơi tham vọng cho dự án 1 tháng.

Dù sao, bạn có thể muốn xem NERO (Nhà phát triển robot thần kinh tiến hóa), là trò chơi dựa trên thuật toán của Ken Stanley NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies).

Bạn cũng có thể muốn có một cái nhìn tại các giấy tờ Stanley:

• Evolving Neural Networks Through Augmenting Topologies (PDF)
• Efficient Reinforcement Learning Through Evolving Neural Network Topologies (PDF)
• Real-Time Learning in the NERO Video Game (PDF)

Một số triển khai của NEAT tồn tại cho các ngôn ngữ khác nhau, do đó có thể là một sự khởi đầu.