Программирование игр, создание игрового движка, OpenGL, DirectX, физика, форум
GameDev.ru / Программирование / Форум / Генетические алгоритмы в разработке игр. (комментарии) (2 стр)

Генетические алгоритмы в разработке игр. (комментарии) (2 стр)

Страницы: 1 2 3 4 5 Следующая »
emptiness_rainУчастникwww22 мар. 201813:25#15
gudleifr
> Выкинуть. Подумать. Посмотреть первоисточники. Списаться с заинтересованными.
Чтож, похоже конструктива не будет. Но все равно спасибо, ваше мнение очень важно для меня.
gudleifrПостоялецwww22 мар. 201813:37#16
emptiness_rain
> Чтож, похоже конструктива не будет.
Это - в перлы.
SpeedLuckyПостоялецwww22 мар. 201816:52#17
Здесь нет генетики!)

Правка: 22 мар. 2018 17:53

kiparУчастникwww22 мар. 201819:19#18
SpeedLucky
Нелинейная функция, поиск оптимума, поколения и мутации есть, скрещивание тоже. Чего не хватает?
emptiness_rainУчастникwww22 мар. 201820:31#19
kipar
> Чего не хватает?
Рискну предположить, что ему не хватает внимания.
SpeedLuckyПостоялецwww22 мар. 201823:03#20
emptiness_rain
> Рискну предположить, что ему не хватает внимания.
Есть такое . . .
kipar
Ну просто в генетике на вариативность влияют доминантные и рецессивные гены,
получается что должен присутствовать некий рандом, по которому у одной особи из 4-х например выявляется рецессивная комбинация,
а в остальных случаях превалирует доминантная.
ну типа как здесь:
Изображение
А у вас получается смешивание равномерное среди всех.
Но в целом можете на мой комментарий и забить.

Правка: 22 мар. 2018 23:04

kiparУчастникwww22 мар. 201823:42#21
SpeedLucky
Генетические алгоритмы это чисто математическая отрасль. Смайл (который c ними выигрывал на AI Cup) писал что там и скрещивание не нужно, только мутации и отбор.
ant0nУчастникwww23 мар. 201818:57#22
emptiness_rain
Очень интересно, жду продолжения
emptiness_rainУчастникwww24 мар. 201811:49#23
ant0n
> жду продолжения
Планирую вторую часть на тему ГА применительно к ИИ ботов, на примере механики танчиков( battle city ).
tacПостоялецwww25 мар. 20182:21#24
kipar
> ГА не нужен, достаточно метода ветвей и границ который гарантированно найдет
> лучшее решение.
еще проще .. метод Монте Карло, почему же автор не дал сравнение ГА с ним ... ммм.. наверно побоялся что выгода не слишком то ... да и целевую функцию все равно определять надо ... а ведь действительно некоторые думали, что ГА дают знания больше чем автор целевой функции ... ан нет, всего лишь итерационный поиск стремясь к тому, что хочешь сам
tacПостоялецwww25 мар. 20182:23#25
emptiness_rain
> ГА применительно к ИИ ботов
может не надо? ну что ты нам нового расскажешь? лишь студентов смутишь ;) а нам расхлебывай

расскажи лучше, что такое целевая функция, и почему это важнее, чем любые алгоритмы

Правка: 25 мар. 2018 2:24

tacПостоялецwww25 мар. 20182:29#26
kipar
> писал что там и скрещивание не нужно, только мутации и отбор.
чисто теоретически да. Но скрещивание все таки, это и есть мутация, но как бы высшего порядка, обмен успешными блоками.  А мутации в 98% вредные и приводят к ухудшению.
emptiness_rainУчастникwww25 мар. 201811:00#27
tac
> да и целевую функцию все равно определять надо
Вот источник вдохновения для второй статьи
+ Показать

Было бы интересно послушать какая там целевая функция.

> расскажи лучше, что такое целевая функция, и почему это важнее, чем любые алгоритмы
Когда эта тема станет мне интересна, может и расскажу :)

tacПостоялецwww26 мар. 20180:08#28
emptiness_rain
> Было бы интересно послушать какая там целевая функция.
64 действия с одной стороны и продолжительность жизни с другой ... как задается целевая функция в ролике не рассказывается, но регулируется тем как раставляются стены и с какой скоростью появляется еда ... чтобы оценивать надо сравнивать с простым перебором 64 действий и тем становится ли сытым бот, выбирается то действие которое за меньшие число ходов даст большие насыщение .. заметь алгоритм элементарный и не связан с ГА ... теперь попробуй доказать что ГА лучше моего алгоритма полного перебора, по тойже самой целевой функции /т.е. не изменяя алгоритм кормления и расстановки препятствий для ботов/

вообще целевой функцией называется та, на основании которой решается какиих ботов нужно отобрать в следующие поколение .. я очень сомневаюсь, что там отбор только по уровню сытости .. хотя если это так .. то, функция кормления может 'помогать' формировать правильное поведение ..

чтобы судить, нужны или исходники или мат. статья .. так то ничего не понятно

Правка: 26 мар. 2018 0:19

emptiness_rainУчастникwww26 мар. 20180:17#29
tac
> теперь попробуй доказать что ГА лучше моего алгоритма полного перебора
Не вижу причин тебе что то доказывать :)
Страницы: 1 2 3 4 5 Следующая »

/ Форум / Программирование игр / Общее

2001—2018 © GameDev.ru — Разработка игр