[Unity] 유전 알고리즘으로 축구를 했어요.
3459 단어 Unity실수 유전 알고리즘유전 알고리즘
유전 알고리즘으로 얼마나 멀리 축구를 했는지
결실
제1세대
유전 알고리즘 1세대pic.twitter.com/Idat2iMmIz - 후낫가(@hitsumasf)2018년 8월 25일
마지막 세대
최종세대pic.twitter.com/jxaQEcf8sq
- 후낫가(@hitsumasf)2018년 8월 25일
全過程
최적화 과정https://t.co/6SZfu4Ex3w
- 후낫가(@hitsumasf)2018年8月25日
ざっくりとした方法説明
遺伝的アルゴリズムとは
유전자를 많이 준비했어요.
저한테 맡겨주세요.
가장 적합한 유전자를 찾다
어쨌든 최적화
이번에 발 모형을 많이 준비했어요.
시뮬레이션을 진행하다
최대한 멀리 공을 차는 20명의 발에만 교배하는 것을 허락했다
또 100위 이내로 진입하지 못한 발은 자손을 남길 기회를 잃었다...
サッカーボールを蹴る方法
足のモデル
발 모델은 이런 느낌
빨간색 부분은 관절의 가동 구역(평면 운동을 제한함)
무릎 아래 부분(두 번째 다리)에만 힘을 주어 다리를 움직인다
遺伝子には何の情報を入れるか
유전자에 발에 가해진 힘(정확히 모멘트)의 값(범위는 -60~100)이 들어있습니다
위의 그림처럼 시간이 지나면 왼쪽 값부터 순서대로 비틀림의 구조
그러니까 정확히 말하면 이 문제는
시간 안에 축구를 최대한 멀리 날리게 하는 유전자가 무엇인지.
즉,
遺伝的アルゴリズムの設定
상세 설정은 아래
인코딩: 실제 수치(인코딩하지 않음)
평가:공의 도착 거리
선택: 엘리트주의 (공의 최장거리 형태를 알기 위해)
교차: SPX(변수 간에 의존 관계가 있을 수 있기 때문)
돌연변이: 필요없다(SPX, BLX에서 부개체의 분포보다 자개체의 분포가 더 넓은 경향이 있기 때문이다)
まとめ
이렇게 간단한 문제라면 곧 최적화되겠죠
10대 정도는 변화가 없습니다
확장률 설정이 너무 커서 SPX가 제대로 작동하지 않는 것 같아...
GitHub에서 공개: SocckerGA
최종세대pic.twitter.com/jxaQEcf8sq
- 후낫가(@hitsumasf)2018년 8월 25일全過程
최적화 과정https://t.co/6SZfu4Ex3w
- 후낫가(@hitsumasf)2018年8月25日
ざっくりとした方法説明
遺伝的アルゴリズムとは
유전자를 많이 준비했어요.
저한테 맡겨주세요.
가장 적합한 유전자를 찾다
어쨌든 최적화
이번에 발 모형을 많이 준비했어요.
시뮬레이션을 진행하다
최대한 멀리 공을 차는 20명의 발에만 교배하는 것을 허락했다
또 100위 이내로 진입하지 못한 발은 자손을 남길 기회를 잃었다...
サッカーボールを蹴る方法
足のモデル
발 모델은 이런 느낌
빨간색 부분은 관절의 가동 구역(평면 운동을 제한함)
무릎 아래 부분(두 번째 다리)에만 힘을 주어 다리를 움직인다
遺伝子には何の情報を入れるか
유전자에 발에 가해진 힘(정확히 모멘트)의 값(범위는 -60~100)이 들어있습니다
위의 그림처럼 시간이 지나면 왼쪽 값부터 순서대로 비틀림의 구조
그러니까 정확히 말하면 이 문제는
시간 안에 축구를 최대한 멀리 날리게 하는 유전자가 무엇인지.
즉,
遺伝的アルゴリズムの設定
상세 설정은 아래
인코딩: 실제 수치(인코딩하지 않음)
평가:공의 도착 거리
선택: 엘리트주의 (공의 최장거리 형태를 알기 위해)
교차: SPX(변수 간에 의존 관계가 있을 수 있기 때문)
돌연변이: 필요없다(SPX, BLX에서 부개체의 분포보다 자개체의 분포가 더 넓은 경향이 있기 때문이다)
まとめ
이렇게 간단한 문제라면 곧 최적화되겠죠
10대 정도는 변화가 없습니다
확장률 설정이 너무 커서 SPX가 제대로 작동하지 않는 것 같아...
GitHub에서 공개: SocckerGA
Reference
이 문제에 관하여([Unity] 유전 알고리즘으로 축구를 했어요.), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://qiita.com/fumi1995/items/bbefd70349b5f75bfece텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
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