Каким образом можно обучить башню в игре на pygame стрелять по ботам с использованием генетического алгоритма? Я изучаю Deap, но не уверен, как его прикрутить. Каким образом башня может определить, по какой дорожке к ней идёт бот, определить его расстояние и скорость, чтобы начать в него стрелять? Я искал примеры, но не нашёл подходящего. Можете посоветовать литературу или ресурсы, где я мог бы найти примеры или руководства?
Для использования генетического алгоритма (ГА) с библиотекой Pygame для обучения башни стрелять по ботам, вам нужно выполнить несколько шагов: 1. **Определение проблемы**: Например, ваша "фитнес-функция" может оценивать, насколько хорошо башня стреляет по движущимся целям. 2. **Генетические операторы**: Определите, как башня будет "учиться" стрелять - например, через настройки угла наведения, силы выстрела, и т.д. Вы должны представить эти параметры в виде генов в генетическом алгоритме. 3. **Оценка**: Симулировать игру с использованием Pygame и оценить, как хорошо башня стреляет по ботам, основываясь на выбранных генах. 4. **Выбор, скрещивание и мутация**: Применить генетические операторы к текущему поколению, чтобы создать следующее. 5. **Повторение**: Продолжать процесс до достижения заданного уровня производительности или предела количества поколений. Для того чтобы башня могла определить дорожку, по которой идет бот, расстояние до него и скорость, необходима система обнаружения. Это может быть реализовано с использованием математических расчетов, например, проверки на пересечение векторов движения бота и возможной траектории пули. Ниже приведен примерный план действий: 1. **Обнаружение ботов**: Используйте Pygame для получения положения ботов. Рассчитайте расстояние от башни до каждого бота, используя евклидово расстояние. 2. **Определение стратегии выстрела**: Вы можете перебирать различные стратегии стрельбы (например, ожидание, пока боты не будут в определенном радиусе) и использовать их как параметры генов. 3. **Использование Deap**: В Deap вы определяете популяцию, эволюционные операторы и функцию оценки, которая будет использовать данные, полученные из Pygame, чтобы определять, как хорошо башня справляется со своей задачей. 4. **Обучение и адаптация**: Позволяйте башне стрелять по ботам во множестве игр, и каждый раз применяйте ГА для улучшения стратегии стрельбы на основе предыдущего опыта. В плане ресурсов, вы можете воспользоваться следующим: 1. **Документация DEAP**: Официальная документация DEAP содержит множество примеров и подробно объясняет, как использовать библиотеку: https://deap.readthedocs.io/ 2. **Pygame tutorials**: Чтобы развить ваше понимание работы с Pygame, пройдите несколько туториалов: https://realpython.com/pygame-a-primer/ https://www.pygame.org/wiki/tutorials 3. **Примеры генетических алгоритмов**: В интернете можно найти множество ресурсов и примеров ГА, которые помогут вам понять общие концепции и как и
Судя по описанию - это можно реализовать и без генетических алгоритмов/глубокого обучения и т.д.
Алгоритм прост:
1. На каждой итерации находишь расстояние до всех доступных противников
2. Рассчитываешь "опасность" исходя из его класса/расстояния/скорости/жизни и тому подобное. Самое простое - атакуй ближайшего к себе
3. На каждой итерации рассчитывай эти веса и выбирай того, у которого этот вес больше
Спасибо за ответ.
Но вот именно хочется опробовать генетический алгоритм.
Сделал простенькую игру на pygame.
Можно ли обучить башню самой стрелять по ботам с помощью генетического алгоритма.
Башня должна определить по какой дорожке к ней идёт бот. Определить его расстояние и скорость. И как он подошёл к сектору начать в него стрелять.
Зачем? Если это твоя собственная игра, то ивой код и так "знает" параметры и траекторию перемещения юнитов, зачем тут генетические алгоритмы?
Генетические алгоритмы нужны когда строгое алгоритмическое решение оказывается слишком сложным вычислительно или логически. Тогда можно сделать простую мультиагентную систему, и каждый агент будет реализовывать свою вариацию стратегии игры.
Нужно построить "геном" - набор изолированных параметров, которые определяют стратегию агента.
Нужно сформулировать правила "скрещивания" и "мутации" геномов, чтобы в результате получались новые стратегии для новых агентов.
Нужно оценивать эффективность каждого агента в баллах или придумать нормирующую функцию которая по набору показателей агента (kill-rate, набранное число очков за жизнь, продолжительность жизни, нанесенному урону) будет выдавать число (скаляр) с помощью которого можно сравнивать агентов. В совокупности с логикой стратегии эта нормирующая функция будет формировать фитнес-функцию. Фитнес-функция принимает параметры стратегии (геном) и возвращает результат - скаляр - качество агента. Формируем поколения или просто периодический отбор самых качественных, потом их скрещиваем в рандомном или каком-то еще порядке, добавляем мутации и формируем новый набор агентов с новым геномом. а значит с новыми параметрами стратегий.
И так по кругу. В итоге у вас получатся агенты, которые будут эволюционировать.
В вашей задаче так можно, например, "обучать" нападающих юнитов. Пользователь ставит башни и остреливается, а ваши генетические юниты плодятся, мутируют и лезут на пользователя. Лучшие отбираются и на их основе генерится потомство, которое попадает в следующие волны.
Осторожно, если раскусить этот принцип. пользователь сможет нарочно не применять какой-то очень сильный приём, которым будет выкашивать целиком популяции, которые не смогут так к нему приспособиться. Так работают антибиотики, если их применять правильно. А если оставлять в живых недобитых юнитов, то они будут формировать резистентность к приёму.
Никаких особых библиотек для такой реализации не требуется. Всё довольно просто и понятно.