👐🏽 🔫 🍠 जेनेटिक एल्गोरिथम एक उदाहरण के रूप में रोबोकोड का उपयोग करना 👛 🕵️ 🕴️

जब यह लेख लिखा गया था, तो "जेनेटिक एल्गोरिथम" वाक्यांश पर हब्रोपोइक ने एक महान शून्यता को धोखा दिया था। हालांकि, सेंसरशिप द्वारा कटे हुए अपर्याप्त स्तर * ने प्रकाशन की तारीख को पीछे धकेल दिया, और केवल अब, मेरी ओर से शर्मनाक, उबाऊ भीख मांगने के बाद, इस लेख को खुद को दुनिया को दिखाने का अवसर मिला। इस अवधि के दौरान, इसी तरह के विषय पर कम से कम तीन (मेरी आंखों में कई) लेख प्रकाशित होने में कामयाब रहे, और यह संभावना है कि आप पहली बार नीचे दिए गए कुछ लेखन को नहीं पढ़ेंगे। ऐसे लोगों के लिए, मैं GA को वैज्ञानिक और लोकप्रिय तरीके से समझाने के लिए एक अनुभवहीन युवक के अगले प्रयास से नाक पर नहीं फेंकने का प्रस्ताव करता हूं, लेकिन दूसरे भाग में ~~अगले प्रदर्शन~~ में जाने के ~~लिए~~ , जो रोबोकोड प्रोग्रामिंग गेम के लिए जीए-आधारित बॉट के निर्माण का वर्णन करता है। यह, नवीनतम खुफिया जानकारी के अनुसार, अभी तक एक हब पर नहीं मिला है

भाग एक आनुवंशिक एल्गोरिथम का जीवन और कार्य।

चलो शुरू से। कार्यों के कुछ सेट हैं जिन्हें संबोधित करने की आवश्यकता है। हमारा लक्ष्य ऐसी कार्रवाइयों को खोजना है जो दिए गए (कार्यों की प्रारंभिक स्थितियों) को रिस्पांस (लक्ष्य राज्य) में बदल सकें।

यदि स्थिति सरल है, और इस तरह की समस्या के समाधान को इन मैट की मदद से स्थितियों से स्पष्ट रूप से गणना की जा सकती है, तो यह अच्छा है, यहां, और हमारी बुद्धि के बिना, सब कुछ ठीक है, ~~हम गड़बड़ हो गए हैं, हम सभी असहमत हैं~~ । उदाहरण के लिए, द्विघात समीकरण को हल करने पर, उत्तर (मान X1, x2) प्रारंभिक स्थिति (गुणांक a, b, c) से प्राप्त होता है, जो कि हम सभी को स्कूल में पढ़ाया जाता है। और जब पाठ्यपुस्तक में कोई आवश्यक सूत्र नहीं है, तो अधिक दुख की स्थिति में क्या करना है? आप समस्याओं में से एक को हल करने के लिए एक मंथन का उपयोग करके देख सकते हैं। विश्लेषणात्मक। संख्यात्मक तरीके। कार्यों की हताश गणना की शक्ति। कुछ समय बाद, आप एक काल्पनिक छात्र को सुनेंगे "यदि केवल यह तय किया जाएगा।" हाँ, यहाँ हम पर्दे के पीछे से बाहर आते हैं। तो, लक्ष्य एक प्रोग्राम लिखना है जो एक फ़ंक्शन (प्रोग्राम) ढूंढेगा जो इनपुट डेटा प्राप्त करता है और मान्य अंक देता है। लड़ाई में मेटाप्रोग्रामिंग की शक्ति!

हम्म, हम ऐसे लक्ष्य को कैसे प्राप्त करेंगे? हम आग के चारों ओर पुनरावृत्ति के देवताओं के लिए एक बलिदान करेंगे: हम एक प्रोग्राम लिखेंगे जो एक प्रोग्राम लिखेगा जो एक फ़ंक्शन (प्रोग्राम) ढूंढेगा ... नहीं, यह दूसरी बार काम नहीं करेगा। बेहतर है कि हम प्रकृति से एक उदाहरण लेते हैं, हमारी आंखों को ऐसी घटनाओं के लिए उभारते हैं जैसे कि विकास तंत्र, प्राकृतिक चयन। जीवन में सबकुछ वैसा ही है: हमारे कार्यक्रम जीवित रहेंगे, संभोग करेंगे, जन्म देंगे और अधिक अनुकूलित व्यक्तियों के योग के तहत मरेंगे, अपने वंशजों के लिए अपने सर्वोत्तम गुणों पर गुजरेंगे। यह पागल लगता है, लेकिन एक करीब देखो लायक।

हमारे कार्यक्रमों की दुनिया का भगवान हमारा काम है। कार्यक्रमों को इस पर विश्वास करना चाहिए, इसके लिए दोस्त, चर्च में मोमबत्तियाँ सम्मान करना ~~और जीवन~~ का ~~अर्थ~~ खोजने और इस समस्या को हल करने के एकमात्र उद्देश्य के लिए जीना। पर्यावरण के लिए सबसे अनुकूल (समस्या को हल करने के करीब) एक अल्फा पुरुष बन जाता है, जीवित रहता है और मजबूत संतान देता है। हारने वाला, जिसने ~~अपना पूरा जीवन ऑनलाइन गेम में बिताया,~~ समस्या को हल करने में सफलता नहीं जानता, उसके पास संतान देने की बहुत कम संभावना है। जीन पूल इन पिंपल्स के योगदान से मुक्त हो जाएगा, और संपूर्ण कार्यक्रम समाज हल की गई समस्या के उज्ज्वल भविष्य में जाएगा। खैर, सामान्य शब्दों में यह पहले से ही स्पष्ट है, अब आपको बारीकियों से निपटने की आवश्यकता है: सबसे पहले, आप युग्मन कार्यक्रमों की कल्पना कैसे करते हैं? दूसरी बात, हम पहली पीढ़ी के कार्यक्रम कहां से लाते हैं? तीसरा, हम किस आधार पर व्यक्तियों की फिटनेस का निर्धारण करेंगे और यह क्रॉसब्रीडिंग को कैसे प्रभावित करेगा? चौथा, यह एल्गोरिथम के अंत के लिए शर्तों को निर्धारित करने के लायक है जब यह सब नंगा नाच बंद हो जाता है।

कार्यक्रम बाँधने की कला

मुझे लगता है कि हम में से कई को कभी-कभी कार्यक्रमों में हिंसक यौन गतिविधि का उपयोग करने की इच्छा होती है। यहां हमें पहले से ही चेतावनी देने के लिए मजबूर किया जाता है कि हमारे देश में इस तरह के चौराहे विचलन को प्रोत्साहित नहीं करते हैं। कैथोलिक चर्च द्वारा हमारे लिए सब कुछ उतना ही वसीयत किया गया है: एक कार्यक्रम जिसमें केवल शादी के बाद एक कार्यक्रम है ... और वे पार्टनर को नहीं बदलते हैं, भले ही उस बेचारे ने आपको बार में एक कॉकटेल खरीदा हो। हालांकि नहीं, मैं झूठ बोल रहा हूँ, हरम प्रकार की बहुविवाह फलफूल रहा है। हाँ, और फिर भी, नीचे "पिता" या "पुत्र" जैसे शब्दों का उपयोग करने के बावजूद, हमारे पास hermaphrodite कार्यक्रम हैं। खैर, और अनाचार भी ... ऊ, और मैं चर्च के बारे में * फेसपालम * के बारे में बात कर रहा था। ठीक है, उस पर और बाद में।

क्रॉसब्रीडिंग प्रोग्राम का मुद्दा इतना सरल नहीं है। फ़ंक्शंस, स्ट्रिंग्स या वेरिएबल्स का एक यादृच्छिक आदान-प्रदान कंपाइलर / दुभाषिया से आपके पते पर डरावने शब्दों की एक मोटी धारा का नेतृत्व करेगा, और किसी भी तरह से नया कार्यक्रम नहीं। यही है, आपको कार्यक्रमों को सही ढंग से पार करने का एक तरीका खोजने की आवश्यकता है । स्मार्ट चाचा को एक रास्ता मिल गया। और स्मार्ट लड़कों और लड़कियों ने जो संकलक की संरचना का अध्ययन किया था, ने भी, पहले से ही अनुमान लगाया था। हाँ, यह एक वाक्यविन्यास वृक्ष है ।

मैं तुरंत ardor से मर जाऊंगा: हमारी दाढ़ी अभी भी बहुत मोटी नहीं है, इसलिए हम सबसे सरल प्रकार के कार्यक्रमों का उपयोग करेंगे। जो लोग चाहते हैं वे प्रोग्रामिंग के अनगिनत अमीरों की घाटी में जा सकते हैं, और यहां सब कुछ सरल है - कार्यक्रम में अभिव्यक्तियां शामिल हैं, जिसमें बदले में कुछ आरती, चर और स्थिरांक के साथ सरल कार्य शामिल हैं। प्रत्येक अभिव्यक्ति प्रोग्राम द्वारा लौटाए गए मानों में से एक को गिनता है।

उदाहरण के लिए: द्विघात के समीकरण को हल करने के लिए दो अलग-अलग अभिव्यक्तियों के कुछ व्यक्तिगत-कार्यक्रम वर्ग, कोशिश कर रहे हैं (बहुत सफलतापूर्वक नहीं):

function square(a, b, c){ x1 = min(sin(b)*(a+1), 0); x2 = 3 + exp(log(b*a)); return {x1, x2}; }

हमने प्रस्तुति पर निर्णय लिया है, अब हमें भंडारण से निपटने की आवश्यकता है। चूंकि इन बहुत कार्यक्रमों के आसपास अभी भी बहुत सारे नृत्य हैं, जिनमें उन्हें सिस्टम के एक हिस्से से दूसरे में स्थानांतरित करना शामिल है (जो, आमतौर पर, मेरे मामले में आम तौर पर विभिन्न भाषाओं में लिखे गए थे), हमारे व्यक्ति को एक पेड़ के रूप में संग्रहीत करना बहुत अधिक नहीं है। सुविधाजनक। अधिक सुविधाजनक तरीके से प्रस्तुति के लिए (आदर्श रूप से - कुछ परिमित वर्णमाला पर लाइनों का एक सेट), हमारे व्यक्तिगत प्रोग्राम-सेट को कोड / डिकोड करने का तरीका सीखना होगा।

यह एक पेड़ की तरह लगता है, लेकिन ऐसा नहीं लगता है

तो, आपको पेड़ को एक स्ट्रिंग के रूप में प्रस्तुत करने की आवश्यकता है। यहां करवा-पेड़ों की शक्ति से हमें मदद मिलेगी। पहले आपको कार्यों, चर और स्थिरांक के एक सेट पर निर्णय लेने की आवश्यकता है जो पेड़ में गिर सकते हैं। चर और स्थिरांक पेड़ की पत्तियों से मेल खाते हैं और इसे टर्मिनलों, कार्यों को कहा जाएगा - पेड़ के बाकी (आंतरिक) नोड्स को, गैर-टर्मिनलों कहा जाता है। यह इस तथ्य पर भी ध्यान देने योग्य है कि कार्यों की एक अलग संख्या में तर्क हो सकते हैं, इसलिए इस तरह के ज्ञान ("arity", एक शब्द चुपचाप विशेषज्ञों के होंठों के माध्यम से चला गया) जो हमें वास्तव में चाहिए। परिणाम एक एन्कोडिंग तालिका है, उदाहरण के लिए, यह:

	nonterminals				टर्मिनलों
संख्या	0	1	2	3	4	5	6
आइकन	n	+	*	अगर	2	एक	ख
arity	1	2	2	4	0	0	0
अर्थ	- {a1}	{a1} + {a2}	{a1} * {a2}	अगर {a1}> {a2}? {a3}: {a4}	2	एक	ख

यहाँ n, +, *, यदि कार्य हैं; 2 - निरंतर; a और b वैरिएबल हैं। वास्तविक समस्याओं में, इस तरह के सेट और द्विघात समीकरण के साथ भार तालिका को हल नहीं किया जा सकता है। आपको इस तथ्य को भी ध्यान में रखना होगा कि शून्य और अन्य सर्वनाश परिदृश्यों द्वारा विभाजन से बचने के लिए, सभी कार्यों को वास्तविक संख्याओं के पूरे सेट (अच्छी तरह से, या जो भी सेट आप समस्या में उपयोग करते हैं) पर परिभाषित किया जाना चाहिए। और फिर आपको गार्ड पर बैठना है, शून्य से लॉगरिदम को पकड़ना है, और फिर यह पता लगाना है कि इसके बारे में क्या करना है। हमें गर्व करने वाले लोग नहीं हैं, हम इस तरह के विकल्पों को छोड़कर, आसान रास्ता तय करेंगे।

तो, एक पेड़ से एक स्ट्रिंग के लिए फ़ंक्शन करने के लिए ऐसी तालिका का उपयोग करना और इसके विपरीत कोई समस्या नहीं है। उदाहरण के लिए, हमें डिक्रिप्शन के लिए ऐसी एक पंक्ति मिली:

2 1 2 3 0 4 5 2 1 5 0 6 6 6 4 4 4 1 3 2

तालिका के अनुसार, हम प्रत्येक तत्व की पहचान करते हैं, हम भी एरिटी को याद करते हैं:

अब, arity की मदद से, हम कार्यों के तर्कों के संदर्भ को व्यवस्थित करते हैं:

मैं आपको इस तथ्य पर ध्यान देने के लिए कहता हूं कि सूची के अंतिम 3 तत्वों की किसी को भी आवश्यकता नहीं थी, और उनके मूल्य फ़ंक्शन के परिणाम को प्रभावित नहीं करते हैं। यह इस तथ्य के कारण हुआ कि सूची में शामिल तत्वों की संख्या, वृक्षों की संख्या लगातार तैरती रहती है, जो उनके आकृतियों पर निर्भर करती है। इसलिए गलत पेड़ से खुद को पीड़ा देने की तुलना में रिजर्व में डायल करना बेहतर है।

अब यदि आप इसे पहले तत्व से ऊपर खींचते हैं, तो हमारे हाथ में अभिव्यक्ति का पेड़ लटक जाएगा:

फ़ंक्शन के मूल्य की गणना पेड़ के पुनरावर्ती ट्रैवर्सल द्वारा की जा सकती है, यह इस तरह से निकलता है:

मेरे पिताजी की आँखें ऐसी हैं

हम सबसे गर्म होकर पार करते हैं। क्रॉसब्रैशिंग प्रोग्राम हम निम्नलिखित स्थितियां निर्धारित करते हैं: सबसे पहले, दो पार किए हुए व्यक्ति दो वंशज देते हैं (यानी, जनसंख्या का आकार स्थिर है); दूसरे, क्रॉसब्रीडिंग के परिणामस्वरूप, वंशजों को कुछ हद तक माता-पिता दोनों की विशेषताओं का अधिकारी होना चाहिए (अर्थात सेब को सेब के पेड़ से बहुत दूर नहीं लुढ़कना चाहिए)। हमने अब सीखा है कि कार्यक्रम कैसे प्रस्तुत किया जाएगा - यह लाइनों या पेड़ों का एक संग्रह है। तदनुसार, उन्हें तार के रूप में या पेड़ों के रूप में पार किया जा सकता है।

पेड़ों को पार करना यादृच्छिक रूप से चयनित शाखाओं का आदान-प्रदान है। स्ट्रिंग क्रॉसिंग को कई तरीकों से लागू किया जा सकता है: एकल-बिंदु पुनर्संयोजन (टुकड़ा-टुकड़ा gluing), दो-बिंदु पुनर्संयोजन, तत्व-द्वारा-तत्व विनिमय, आदि। उन्हें प्रतिभागियों के साथ लंबे जटिल वाक्यों द्वारा वर्णित किया जा सकता है, लेकिन आरेख पर एक नज़र यह देखने के लिए पर्याप्त है कि क्या है:

यह ध्यान देने योग्य है कि पुनर्संयोजन में gluing के स्थानों को यादृच्छिक रूप से चुना जाता है, जैसे कि तत्व-वार क्रॉसिंग में, विनिमय कुछ संभावना के साथ किया जाता है। आनुवंशिकता के संदर्भ में क्रॉसब्रेजिंग आशाजनक लगता है, लेकिन इसे लागू करना अधिक कठिन है।

अरे, यह लड़की मेरे साथ है!

हमने इस प्रक्रिया के सबसे अंतरंग भाग का पता लगाया (कई लोग पहले ही इस लेख के माध्यम से महसूस कर चुके हैं कि लेखक का निजी जीवन कितना खराब है)। अब, व्यक्तियों की एक जोड़ी के बीच के रिश्ते से, हम सामाजिक नींव पर आगे बढ़ते हैं।

व्यक्तियों को पीढ़ियों में विभाजित किया जाता है। नई पीढ़ी में पिछली पीढ़ी के व्यक्तियों के बच्चे शामिल हैं। यह पता चला है कि बेटे और बेटियों की वर्तमान पीढ़ी है, पिता और माता, दादा-दादी, महान-दादी और इतने पर शून्य पीढ़ी तक - सभी गर्वित लोगों के पूर्वजों। जन्म के बाद नई पीढ़ी का प्रत्येक व्यक्ति समस्या को हल करने की कोशिश करता है, उसके कार्यों का मूल्यांकन कुछ दैवीय फिटनेस फ़ंक्शन द्वारा किया जाता है, और युवा की गतिविधि के अपने आकलन के आधार पर, व्यक्ति को संतानों को पुन: पेश करने के कुछ अवसर मिलते हैं, अर्थात, जीनस जारी रखने के लिए चयनित पीढ़ी के सर्वश्रेष्ठ प्रतिनिधियों को कक्षा में प्रवेश मिलता है। हमारी दुनिया कठोर और क्रूर है, और एंटी-यूटोपिया के सभी कैनन के अनुसार (या फ़ुहरर के विचारों के अनुसार, आप जो भी चाहते हैं), अनुपयुक्त सेवानिवृत्त माता-पिता, संतान को जन्म देने के अपने मिशन को पूरा करने के बाद, गज़नेवगेन पर यात्रा करते हैं, अपने बच्चों के एक जोड़े के लिए रहने की जगह खाली करते हैं। बच्चे माता-पिता के नक्शेकदम पर चलते हैं, और इसी तरह पीढ़ी से पीढ़ी तक।

बहुत फिटनेस फ़ंक्शन (या फिटनेस फ़ंक्शन) जो संभोग के लिए कोटा जारी करता है, को समस्या को हल करने के लिए व्यक्तिगत रूप से क्षमता का आकलन करना चाहिए और इस फिटनेस की एक संख्यात्मक अभिव्यक्ति (उच्च मूल्य, बेहतर फिटनेस) देना चाहिए। उदाहरण के लिए, उस द्विघात समीकरण के मामले में, यह एक माप हो सकता है कि समीकरण के बाईं ओर का मान कितना घटता है, यह प्रतिस्थापित मान X1, x2 के लिए अलग-अलग प्रोग्राम द्वारा गणना की जाती है।

फिटनेस फ़ंक्शन प्रत्येक व्यक्ति को अपनी उपयोगिता और फिटनेस दिखाते हुए एक पीढ़ी को एक निश्चित संख्या देता है। यह मान चयन (चयन) प्रक्रिया को प्रभावित करेगा: इस व्यक्ति के पास जितना अधिक यह मूल्य है, उतना ही अधिक संभावना है कि इसे पार करने के लिए एक जोड़ी मिल जाए (और एक से अधिक भी)। अभ्यास में, पीढ़ी के सभी व्यक्तियों की फिटनेस की गणना के बाद हम इन मूल्यों को सामान्य (योग्यतम का योग 1) था और बहुत कैच (0 और 1 के बीच एक यादृच्छिक संख्या) भाग्यशाली को परिभाषित करने के लिए चुंबन स्थानों में से प्रत्येक के लिए। अल्फा नर खुद को कई जगह प्राप्त कर सकता है, हारने वाले को कुछ भी नहीं मिलेगा और वह ~~पामेला के साथ 1994 के जर्जर कैलेंडर के साथ~~ अकेला रहेगा। इस चयन विधि को "रूले चयन" कहा जाता है, और योजनाबद्ध रूप से यह कुछ इस तरह दिखता है:

प्रजनन के अन्य तरीके हैं, लेकिन वे सभी एक सामान्य नियम का पालन करते हैं: जितना अधिक व्यक्ति के पास फिटनेस होती है, उतना ही उसे क्रॉसिंग में भाग लेना चाहिए। आप इस प्रक्रिया में अभिजात्य का विकल्प भी शामिल कर सकते हैं, जब एक पीढ़ी के सर्वश्रेष्ठ प्रतिनिधि को जीवन के अतिरिक्त वर्षों के रूप में जन्मभूमि के लिए सेवाओं के लिए एक पुरस्कार मिलता है: वह अगली पीढ़ी में बदलाव के बिना गुजरता है, हालांकि वह एक साथ बच्चों को ला सकता है। यह हमें एक बहुत ही सफल समाधान नहीं खोने देता है, जिसे पार करने की प्रक्रिया में नष्ट किया जा सकता है।

हम म्यूटेशन का भी उल्लेख करते हैं। कुछ छोटे संभाव्यता के साथ यह ऑपरेशन बेतरतीब ढंग से एक व्यक्ति के टुकड़े को बदलता है, जो जीन पूल में विविधता लाने की अनुमति देता है। एक उपयोगी चीज, अचानक ऐसी उत्परिवर्तन लैक्टोज को विभाजित करने में मदद करेगा! और यदि नहीं, और एक और हाथ अतिरंजित है - तो अपने आप को इसके साथ अपने दिनों के अंत तक पीड़ा दें, संतान देना अभी भी थोड़ा मौका है।

रचनाएँ और सर्वनाश

उन्हें पता चला कि पीढ़ी से दूसरी पीढ़ी कैसे गुजरती है, अब सवाल यह है कि "मूल कारण क्या हुआ, यह सब कैसे शुरू हुआ?" आपकी दुनिया के विपरीत, हमें इस तरह की चीजों को समझाने के लिए "बड़े धमाके" या "7 दिन" जैसी चाल के साथ आने की आवश्यकता नहीं है। यहां उत्तर बहुत स्पष्ट है - यह सब शून्य पीढ़ी के साथ शुरू हुआ था, जिसे यादृच्छिक रूप से बनाया गया था। हां, हां, हम केवल यादृच्छिक रूप से पंक्तियों / पेड़ों को उत्पन्न करते हैं। केवल आवश्यकता व्यक्ति की शुद्धता है, और यह कितना दोषपूर्ण है - किसी को परवाह नहीं है, चयन अपना काम करेगा।

हमारी दुनिया तब तक मौजूद है जब तक हमें जरूरत है। हम या तो एक फिटनेस के लिए बार सेट करते हैं जो हमें संतुष्ट करता है, और जब एक पर्याप्त रूप से खड़ी व्यक्ति दिखाई देता है, तो हम इस प्रक्रिया को रोकते हैं, या जाँचते हैं कि एक पीढ़ी के व्यक्ति एक-दूसरे से कितने भिन्न हैं। यह तर्कसंगत है कि यदि पूरी पीढ़ी में एक जैसे जुड़वाँ बच्चे होते हैं, तो आगे पेयरिंग ~~एक्साइटिंग~~ जीन पूल के लिए कुछ भी नया नहीं देगा, और यह एक उत्परिवर्तन की आशा करने के लिए भोली है। आप समय सीमा भी निर्धारित कर सकते हैं।

अरे तुम! हरोसा दिमाग चढ़ता है! परिणाम क्या है?

हम इस आकर्षक क्रिया में विराम देंगे और पीछे देखेंगे (अच्छी तरह से, यानी ऊपर)। संक्षेप में, आनुवंशिक एल्गोरिथ्म इस तरह दिखता है:

हम एक आनुवंशिक एल्गोरिथम के एक व्यक्ति के रूप में समस्या के समाधान का प्रतिनिधित्व करना सीखते हैं - एक निश्चित वर्णमाला पर एक निश्चित लंबाई की एक सूची। उसके बाद, हम फिटनेस फ़ंक्शन का चयन करते हैं, जो व्यक्तियों का मूल्यांकन कर सकता है, और यादृच्छिक रूप से शून्य पीढ़ी उत्पन्न कर सकता है। यहां मुक्त प्रेम का चक्र शुरू होता है: पीढ़ी के व्यक्तियों की फिटनेस की गणना की जाती है, इन आंकड़ों के अनुसार जोड़े बनती हैं (हारने वाले को बाहर निकाल दिया जाता है, और अल्फा पुरुष एक जोड़ी तक सीमित नहीं होते हैं), शेष साथी, एक दो बच्चों को जन्म देते हैं (जिनमें उत्परिवर्तन भी जुड़ा हुआ है) और खुद पर हाथ रखते हैं। यह तब तक जारी रहता है जब तक कि चुने हुए को नहीं मिल जाता है, या परिवर्तन हमें खुश करने के लिए बंद हो जाते हैं, या हम पूरी चीज़ से थक चुके हैं। खैर, मैं कैसे एक किन्नर के बिना कर सकते हैं:

भाग दो रोबोकोड बॉट की छवि में आनुवंशिक एल्गोरिथ्म की भूमिका।

पहले भाग में कुछ खींचा गया था, हम सभी थक गए थे, इसलिए हमने खुद को दोहराया नहीं। हम कुछ कार्यान्वयन सुविधाओं को भी छोड़ देते हैं।

आप यह जान सकते हैं कि रोबोकोड यहाँ क्या है: habrahabr.ru/blogs/programmers_games/59784 (चित्र सत्य हैं)। संक्षेप में - यह एक प्रोग्रामिंग गेम है, जो मूल रूप से जावा भाषा की विशेषताओं का अध्ययन करने के लिए बनाया गया है, जो प्रतिभागियों को अपने स्वयं के रोबोट बॉट बनाने और उनके बीच झगड़े की व्यवस्था करने की अनुमति देता है। प्रत्येक प्रतिभागी जावा में कोड लिखता है, जो एक छोटे टैंक को नियंत्रित करता है, और इस तरह के अन्य टैंक से लड़ता है।

हम निम्नलिखित कार्य के साथ सामना कर रहे हैं: एक आनुवंशिक एल्गोरिथ्म का उपयोग करके विकसित करना, एक स्वचालित बॉट-टैंक नियंत्रण प्रणाली। रोबोट को स्वचालित रूप से बनाया और संशोधित किया जाना चाहिए, अर्थात इसके विकास के दौरान, 1 लड़ाइयों पर 1 में एक विशिष्ट और पहले से चयनित प्रतिद्वंद्वी के लिए "अनुकूलन"।

एक व्यक्ति के रूप में एक समस्या का समाधान कैसे प्रस्तुत किया जाए

सबसे पहले, टैंक की क्षमताओं को निर्धारित करें। लड़ाई के दौरान रोबोट द्वारा किए जाने वाले बुनियादी कार्यों की सूची चार बिंदुओं तक सीमित है: बंदूक घुमाएं, शरीर को घुमाएं, शूट करें, स्थानांतरित करें। पांचवीं कार्रवाई, रडार के रोटेशन, हमने विचार से बाहर रखा, इसे तुच्छ रूप से महसूस करते हुए - निरंतर रोटेशन (इस प्रकार, टैंक में हमेशा दुश्मन की स्थिति के बारे में प्रासंगिक जानकारी होगी)।

जाहिर है, सफल मुकाबले के लिए, इन कार्यों को बेतरतीब ढंग से नहीं किया जाना चाहिए, लेकिन युद्ध के मैदान पर स्थिति (स्थिति) पर निर्भर करते हैं: टैंक की स्थिति, उनकी गति, ऊर्जा और अन्य मापदंडों पर। इस प्रकार, टैंक की नियंत्रण प्रक्रिया लड़ाई की स्थिति के आधार पर उपरोक्त कार्यों की पूर्ति के लिए कम हो जाती है। युद्ध के मैदान पर स्थिति के आधार पर टैंक (उसके कार्यों) के व्यवहार को निर्धारित करने वाला कानून, हम नियंत्रण फ़ंक्शन को कॉल करेंगे, और यह हमारे आनुवंशिक एल्गोरिथ्म की एक विशेषता होगी।

चूंकि नियंत्रण फ़ंक्शन को 4 मान (शॉट एनर्जी, बुर्ज रोटेशन एंगल, हल रोटेशन एंगल, टैंक आंदोलन) वापस करना चाहिए, फिर, जैसा कि पिछले भाग में बताया गया है, इसमें चार भाव शामिल होंगे, अर्थात्। चार पंक्तियों / पेड़ों की।

एक कोडिंग तालिका बनाने के लिए, आपको बुनियादी कार्यों, चर, और स्थिरांक के एक सेट पर निर्णय लेने की आवश्यकता है।

कार्य:

+ (x, y) = x + y

++ (x, y, z) = x + y + z

n (x) = -x

* (x, y) = x * y

** (x, y) = x * y * z

मिनट (x, y) = x> y? y: x

s (x) = 1 / (1 + ऍक्स (-x))

if (x, y, z, w) = x> y? z: w

चर:

x, y - हमारे टैंक के सापेक्ष प्रतिद्वंद्वी के टैंक के निर्देशांक;

डॉ हमारे टैंक तक "पहुंचने" के लिए छोड़ दिया गया दूरी है;

tr हमारे टैंक को मोड़ने के लिए कोण है;

w हमारे टैंक से खेत के किनारे तक की दूरी है;

dh प्रतिद्वंद्वी के टैंक की दिशा और हमारे टैंक की तोप के बीच का कोण है;

जीएच - हमारे टैंक की तोप के रोटेशन के कोण;

एच प्रतिद्वंद्वी के टैंक की गति की दिशा है;

डी हमारे टैंक और प्रतिद्वंद्वी के टैंक के बीच की दूरी है;

ई प्रतिद्वंद्वी के टैंक की ऊर्जा है;

ई हमारे टैंक की ऊर्जा है।

अच्छी तरह से और स्थिरांक: 0.5, 0, 1, 2, 10

स्वास्थ्य समारोह

आइए हम बताते हैं कि फिटनेस फंक्शन को कैसे चुना गया। लड़ाई "रोबोकोड" के परिणाम कई बारीकियों के आधार पर बनते हैं। यह न केवल जीत की संख्या है, बल्कि गतिविधि के लिए सभी प्रकार के बिंदु, अस्तित्व के लिए, प्रतिद्वंद्वी को मारने के लिए, आदि। नतीजतन, "रोबोकोड" पैरामीटर "कुल स्कोर" द्वारा रोबोटों को रैंक करता है, जो ऊपर वर्णित सभी सूक्ष्मताओं को ध्यान में रखता है। किसी व्यक्ति की फिटनेस की गणना करते समय हम इसका उपयोग करेंगे: कुल फिटनेस दोनों टैंकों के कुल बिंदुओं में हमारे टैंक के अंकों के प्रतिशत के बराबर होगी, और 0 से 100 तक का मान लेती है। तदनुसार, यदि फिटनेस मूल्य 50 से अधिक है, तो हमारे रोबोट ने अधिक अंक प्राप्त किए हैं। प्रतिद्वंद्वी उससे अधिक मजबूत है। ध्यान दें कि इस तरह की एक गिनती प्रणाली के अनुसार, पहले स्थान पर हमेशा उस व्यक्ति का कब्जा होता है जो अधिकांश दौर की लड़ाई में जीता था। खैर, यहां हम स्कूटर के बारे में एक वाक्यांश के साथ सिकुड़ते हैं: रचनाकारों ने मानदंडों को परिभाषित किया है, हम उनका पालन करते हैं।

सामान्यतया, किसी व्यक्ति की फिटनेस की गणना में झगड़े की एक श्रृंखला शामिल होती है! यानी फिटनेस के एक मिसकॉल के रूप में इस तरह के एक प्रतीत होता है तुच्छ बिंदु, एक नर्तकी के साथ इस तरह के नृत्य होते हैं:

1) हमारा सिस्टम किसी व्यक्ति के क्रोमोसोम.डैट में एनकोडेड क्रोमोसोम को सेव करता है;

2) प्रत्येक व्यक्ति के लिए, रोबोकोड वातावरण लॉन्च किया गया है, जो द्वंद्वयुद्ध का आयोजन करता है। उसके इनपुट के लिए, हम एक .battle format फ़ाइल सबमिट करते हैं जो लड़ाई की स्थितियों का वर्णन करती है - टैंक की लड़ाई की एक सूची, फ़ील्ड साइज़, राउंड की संख्या और बहुत कुछ;

3) लड़ाई के लिए, रोबोकोड टैंकों को लोड करता है, हमारे रोबोट शेल ने एन्कोडेड व्यवहार के साथ क्रोमोसोम.डैट फ़ाइल पढ़ी, इसे कार्यों के एक सेट में व्याख्या करता है, और उनके अनुसार लड़ता है;

4) बाउट के अंत में, रोबोकोड पर्यावरण परिणाम के लिए लड़ाई का परिणाम लिखता है। टेक्स्ट फ़ाइल और अपना काम पूरा करता है;

5) हमारा सिस्टम इस फाइल का चयन करता है, इसे हमारे टैंक और प्रतिद्वंद्वी के कुल स्कोर से निकालता है। साधारण अंकगणित से हमें फिटनेस का मूल्य मिलता है।

हमारी तरह उन्हें, हुह?

हमारे डिजाइन ब्यूरो को संक्षेप में प्रस्तुत करने के लिए। हमारे सिस्टम में दो भाग (प्रोग्राम) होते हैं। उनमें से पहला, आनुवंशिक एल्गोरिथ्म के आधार पर, व्यक्ति को इकट्ठा करता है और इसे स्ट्रिंग्स के एक सेट के रूप में बचाता है, और दूसरा (रोबोट कोड) इसकी व्याख्या करता है (अभिव्यक्ति पेड़ में प्रसंस्करण) और टैंक को नियंत्रित करता है (पुनरावर्ती ट्रैवर्सल द्वारा दिए गए चर के लिए अभिव्यक्ति पेड़ों के मूल्य की गणना, अर्थात् वर्तमान स्थिति। लड़ने)। पहला कार्यक्रम एसआई में लिखा गया है, दूसरा जावा में।

आनुवंशिक एल्गोरिथ्म को लागू करते समय, जनसंख्या में व्यक्तियों की संख्या 51 (25 जोड़े + एक कुलीन व्यक्ति) के बराबर चुनी गई थी। एक विकासवादी कदम (जनसंख्या परिवर्तन) में लगभग एक दर्जन मिनट लगते हैं, इसलिए, कुल मिलाकर, मामला कई घंटों तक चलता है।

नतीजतन, हम दीवारों और पागल रोबोटों के लिए एक प्रतिद्वंद्वी बनाने के परिणामों का प्रदर्शन करेंगे:

पहले मामले में, हमने 70 में से एक व्यक्ति के फिटनेस तक पहुंचने के बाद प्रक्रिया को रोक दिया, दूसरे में यह हमारे लिए पर्याप्त था कि पीढ़ी के व्यक्तियों की औसत फिटनेस 50 से अधिक है।

चिंतन के बाद, शराब के साथ आँखें कुल्ला

यदि कोई व्यक्ति bydloding के चिंतन से आक्षेपों में खूनी आँसू रोने से डरता नहीं है (विशेषकर रोबोट कोड से बाल बढ़ना शुरू हो जाएगा - हमें जावा के साथ पारस्परिक घृणा है), तो मैं इस परियोजना के स्रोतों को संलग्न करता हूं। इसे रोबोकोड 1.7.2.2 के साथ लिनक्स (अंतिम उबंट) के तहत विकसित और परीक्षण किया गया था। रोबोट का नाम हल्क है (क्योंकि पीड़ित एक उत्परिवर्तन है)। वह आपको बाकी (एक रेडीम का उपयोग करके) बताएगा।

अंत में, मैं वैज्ञानिक अज्ञानता और दंड के लिए माफी माँगता हूँ, मुझे एक बच्चे के रूप में रात्रिस्तंभ से हटा दिया गया था। हर समय मुझे डर है कि वे मुझे पकड़ लेंगे, मुझे एक जहाज पर डाल देंगे और मुझे वोल्गा के साथ जाने देंगे। मैं चारों ओर देखता हूं।

अद्यतन: ऊपर वर्णित विधि सबसे सरल और सबसे आदिम है। अंतर्निहित रोबोट के लिए वास्तव में वास्तविक रॉकोकोड लड़ाइयों के लिए प्रतिस्पर्धी होने के लिए, एक लंबी फ़ाइल ऑपरेशन आवश्यक है: प्रत्येक विकल्प का मूल्यांकन करने के लिए उपयुक्त समय के साथ बुनियादी तत्वों (फ़ंक्शन, चर और स्थिरांक), संभाव्यता, पार करने के तरीके, चयन और उत्परिवर्तन ... का सावधानीपूर्वक चयन। इसलिए, टिप्पणियों में बॉट में सुधार के लिए उचित सुझाव हैं, जो कोई भी कर सकता है।

जेनेटिक एल्गोरिथम एक उदाहरण के रूप में रोबोकोड का उपयोग करना