다기능 유전 알고리즘으로 연애 시뮬레이션 게임의 외로움을 피하다

들오리의 계절이네요.
이 시기가 되면 가슴이 뛰는 추억을 만들고 싶은 사람이 있을지도 모른다.
이에 따라 이번에는 연애 시뮬레이션 게임의 여주인공을 인공지능(AI)의 힘으로 공략해 혼자 외롭지 않게 하려고 한다.
...다만, 여주인공 한 명만 공략하면 재미없다.나는 여러 여주인공을 동시에 공략하고 싶다.
소스 코드는 Giithub에서 공개되며 자세한 내용은 확인해 주십시오.
https://github.com/Adacchi3/MultiObjectiveGA

다기능 유전 알고리즘

이번에는 다기능 유전 알고리즘을 사용했다.
다기능 유전 알고리즘은 유전 알고리즘을 다기능 최적화에 응용하고 근사해를 찾는 초인적 알고리즘이다.
기본적인 과정은 유전 알고리즘과 마찬가지로 다음과 같다.

초기 그룹의 생성

유전자 평가

교차

돌연변이

종료 조건에 도달하기 전24. 반복

다기능 유전 알고리즘의 특징은 유전자 평가에서 여러 개의 평가 함수를 사용하는 것이다.
여러 개의 평가 함수를 사용함으로써 종종 균형 관계가 생길 수 있다.
여기서는 유전자를 비교해 지배 관계의 유전자를 도태시켜 파르토리코의 근사해를 찾는다.

연애 시뮬레이션 게임

이번 시뮬레이션 게임은 실제 게임이 아니라 다기능 유전 알고리즘의 시뮬레이션이다.
플레이어는 하루에 한 번씩 문과, 이과, 예술, 체육, 휴식 등 5가지 행위 중 하나를 행동할 수 있다.행동의 내용에 따라 유저의 매개 변수가 상승합니다.
여주인공은 유저의 매개 변수를 참조하여 호감도를 평가한다.여주인공이 몇 명인지 각각 다른 평가 함수로 호감도를 계산한다.
플레이어가 행동할 수 있는 시간은 30일(1개월)이며, 플레이어는 여주인공의 호감도를 최대한 높여 행동을 결정한다.하지만 실제 게임에서는 특별한 이벤트(데이트, 병, 수학여행 등)가 있을 수 있지만 이번 시뮬레이션은 예상하지 못했다.

실행 결과

상술한 내용에 따르면 이번 다목적 유전 알고리즘을 실시하는 조건은 다음과 같다.
※ 초파라미터 조정 등은 하지 않습니다.양해해 주세요.

개수: 100

유전자 길이: 30

세대수: 40

교차: 2점 교차

돌연변이: 10%

평가함수(여주인공의 수량):3

A: 이과 파라미터에 대한 평가

R: 예술 파라미터에 대한 평가

Y: 매개 변수 평가

세대수의 평가치 추이는 다음과 같다.
이곳의 평가치는 각 여주인공의 호감도 평균치를 계산해냈다.

평온하거나 약간 떨어지는 경향이 있어 보인다.평가치 평균이 0.5야?평가 함수의 계산 공식을 수정해야 할 수도 있습니다.
이어 개체별 평가치 일부를 발췌해 확인한다.
name
미스터 A
미스터 R
미스터 Y
NQESC
0.508
0.508
0.234
RQEEZ
0.516
0.508
0.235
TSTWL
0.508
0.508
0.264
A와 R의 호감도 차이는 많지 않다.Y씨는 A씨와 R씨의 절반 정도(학생회장 공략이 어렵나요?)
이런 결과에서 알 수 있듯이 모든 평가 함수는 근사해를 얻을 수 있는데 이것은 가장 좋은 팔레스타인이 될 것이다.크리스마스 파티를 열면 누군가 말을 걸 수도 있다는 얘기야!

총결산

이번에 우리는 다기능 유전 알고리즘으로 연애 시뮬레이션 게임의 여주인공을 동시에 공략했다.다기능 최적화를 통해 여러 여주인공의 호감도가 팔레스타인해에 가까운 형태로 획득될 수 있음을 확인할 수 있다.
나는 평가 함수와 초파라미터의 조화를 개량함으로써 게이머들이 외롭게 있는 상황을 피할 수 있을 것이라고 생각한다.

P.S.

사적인 일이지만 기술서적전 8 동아리에 참가할 뜻이 있다.
애플릿 디자인 언어 중심의 해설서를 발간할 계획이다.
잘 부탁드립니다m()m

참고 자료

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%81%BA%E4%BC%9D%E7%9A%84%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0

https://www.konami.com/games/tokimeki/4/

https://ieeexplore.ieee.org/document/996017