इतना

मेरा नाम, पिछले साल की तरह, आंद्रेई रयबल्का, केवल इस बार मैं 33 का हूँ। और, चूंकि मैं शीर्ष दस में था, मैंने फिर से रूसी एआई कप 2018 के लिए एक गेम बॉट लिखने के लिए अपना दृष्टिकोण साझा करने का फैसला किया।

इस बार टास्क था फुटबॉल। टास्क कुछ हद तक 2014 RAIC की याद दिलाता था, जब यह हॉकी था, लेकिन समाधान पूरी तरह से अलग था।

इस समय दुनिया त्रि-आयामी थी और इस त्रि-आयामी का उपयोग पूर्ण रूप से किया गया था। खेल ही रॉकेट लीग की सबसे ज्यादा याद दिलाता था।

मैं परिचयात्मक भाग को बोर नहीं करूंगा, यह दिखाना आसान है कि यह कैसे दिखता है। आप वेबसाइट पर या वीडियो पर खेल देख सकते हैं:

ताकि जीवन हमें बहुत प्यारा न लगे, डेवलपर्स, खेल की दुनिया के गैर-नियतत्ववाद के अलावा, गेम टिक को 100 सबवूफ़र्स में भी विभाजित करते हैं, जो शुरू में अधिकांश प्रतिभागियों के लिए सटीक सिमुलेशन का अंत करते हैं, और मेरे लिए और भी बहुत कुछ, धीमी गति से जावा में एक बॉट लिखने का इरादा रखते हैं।

इसके अलावा, मुझे कहना होगा कि चैंपियनशिप को राउंड में विभाजित किया गया है, जो संभवतः राउंड को कॉल करने के लिए अधिक सही होगा।

टूर्नामेंट प्रणाली के बारे में संक्षेप में

शुरुआत के लिए, 2 सप्ताह विकास के लिए दिए गए हैं। फिर पहला राउंड गुजरता है। इसमें से 300 सर्वश्रेष्ठ आगे बढ़ते हैं।

दौर के बाद, खेल के नियम बदल जाते हैं (विशेष रूप से, नाइट्रो खेल में जोड़ा जाता है) और एक और 2 सप्ताह दिए जाते हैं, जिसके बाद दूसरा दौर गुजरता है।

फिर नियम फिर से जटिल होते हैं (एक तीसरा खिलाड़ी जोड़ा जाता है), एक और सप्ताह दिया जाता है और हम फाइनल खेलते हैं।

लेकिन यह अंत नहीं है। फाइनल के बाद एक और सप्ताह है, जिसके अंत में सैंडबॉक्स बस बंद हो जाता है, और इसमें 6 सर्वश्रेष्ठ, फाइनल के विजेताओं को छोड़कर, भी सम्मानित किए जाते हैं। सैंडबॉक्स फिनाले और चैंपियनशिप के फिनाले के बीच मूलभूत अंतर यह है कि सैंडबॉक्स में गेम्स रैंडम फॉर्मेट में बनते हैं, न कि सिर्फ मौजूदा दौर के फॉर्मेट में।

भागीदारी की कहानियाँ

तकनीकी हिस्सा कम होगा। किसके लिए इतिहास निर्बाध है, आप नीचे स्क्रॉल कर सकते हैं जब तक कि यह अच्छा न हो जाए।

पहला दौर

वह शुरू हुआ, जैसे अधिकांश, एक सप्ताह के बीटा के साथ। हर शाम 4+ घंटे बहुत समय बिताया।
पहले संस्करण को भरने से पहले, इसमें कई पुनरावृत्तियों को लिया गया था
हम तब तक कोड करते हैं जब तक कि हम पिछले संस्करण को पीटना शुरू नहीं करते - हम इकट्ठा करते हैं - हम पिछले एक के वर्तमान संस्करण पर विचार करते हैं - हम दोहराते हैं ।

मैं पहले फिल के साथ जल्दी में नहीं था और यह कुछ दिन पहले हुआ था। और, जब से, अब तक, मेरे बॉट ने किसी के साथ नहीं खेला है, मुझे नहीं पता था कि मैं किस तरह की दुनिया में था और रेटिंग में कौन से पद मैं दावा कर सकता था। जब मैंने देखा कि मैंने पहले ही एक भी हार के बिना लगातार 100 से अधिक गेम जीते हैं, तो मैं शांत हो गया।

सामान्य तौर पर, मुझे लगता है कि पहला नुकसान, समय सीमा में, 12 वें स्थान पर था, और एक पंक्ति में खो गया पहला गेम पहले से ही शीर्ष 10 में था।

संक्षेप में, मुझे एहसास हुआ कि मेरे पास दूसरे दौर में जाने की संभावना है, जहां शीर्ष 300 जाता है।
इसलिए, मैंने इसमें स्थिति का पीछा नहीं किया और गोल के लिए और कुछ नहीं भरा, लेकिन बस काम करना जारी रखा।

उस समय, मैंने देखा कि नाइट्रो को जोड़ने के बिना सुधार के लिए अभी भी बहुत जगह थी (जो 1 दौर के बाद दिखाई दी), इसलिए मैंने रणनीति के मुख्य भाग पर ध्यान केंद्रित किया, यह महसूस करते हुए कि दूसरे दौर से पहले 2 सप्ताह या उससे अधिक होगा और मुझे नाइट्रो को बन्धन करने का समय होगा।

दूसरा दौर

पहले सप्ताह मैं सक्रिय रूप से प्रोग्रामिंग कर रहा था, लेकिन फिर भी नाइट्रो से नहीं जुड़ा था। मैं दूसरे हफ्ते में ऐसा करना चाहता था। लेकिन सब कुछ अलग तरीके से निकला, क्योंकि पहले सप्ताह के अंत तक मुझे निमोनिया हो गया था। मैं कार्यक्रम करने में सक्षम नहीं था, इसलिए मैंने सिर्फ यह अपलोड किया कि यह क्या था, और, यह कहा जा सकता है, इस स्थान पर मेरे लिए चैंपियनशिप में सक्रिय भागीदारी समाप्त हो गई थी।

चैंपियनशिप की समाप्ति से पहले अगले 3 सप्ताह में, मैंने शायद 20 घंटे की राशि में एक रणनीति पर काम किया।

नतीजतन, दूसरे दौर में, मेरे बॉट, सिद्धांत रूप में, यह नहीं जानता था कि खेल में नाइट्रो था, लेकिन किसी तरह अभी भी 16 वें स्थान पर है।

अन्त

फाइनल में, एक तीसरा खिलाड़ी जोड़ा गया था।

मैंने धीमी जावा में लिखा, और सी ++ में नहीं, क्योंकि रेटिंग में 8 में से 7 लोग मुझसे ज्यादा हैं, और इससे पहले मेरा बॉट अक्सर टाइमआउट में गिर जाता था, इसलिए तीसरे खिलाड़ी के आगमन के साथ, यह 100% खेलों में गिरना शुरू हो गया। सौभाग्य से, सैंडबॉक्स गेम एक यादृच्छिक प्रारूप में बनाए जाते हैं, इसलिए मैं स्वचालित रूप से
केवल हर तीसरे गेम में हार गए और इसलिए बहुत नीचे नहीं गए। यह 18 वें स्थान पर गिर गया लगता है।

प्रोग्रामिंग को छोड़कर, मूल्यांकन समारोह में गुणांकों को संपादित करना और परीक्षण चलाना, फिर पहली बार, बीमारी की शुरुआत के बाद, मैं फाइनल से एक दिन पहले शाम को बॉट में बैठ गया। उन्होंने एक बहुत ही सरल नाइट्रो को सख्ती से ऊपर की ओर निर्देशित किया, ताकि दो हमलावर एक ही बिंदु पर दौड़ना बंद कर दें और वहां एक दूसरे से टकरा जाएं, और एक 3x3 गेम के लिए वह सब कुछ काट दें, जो रेंडरिंग की गहराई से शुरू होता है और सिमुलेशन सटीकता के साथ समाप्त होता है, ताकि केवल बॉट टाइमआउट से नहीं मरा।
इस रूप में, इसने फाइनल खेला।

फाइनल के हिस्सों के बीच अंतराल में, मैं फिर से बॉट में बैठ गया और कुछ घंटे बिताए। 10. अधिकांश भाग के लिए, परिवर्तन गुणांक के गतिशील गतिशील चयन, आनुवंशिकी के शुरुआती रुकावट, आदि। सामान्य तौर पर, मैं सटीकता और गतिहीन गहराई और गति के बीच संतुलन की तलाश कर रहा था।
गति के खिलाफ लड़ाई के अलावा, उन्होंने कुछ बदलाव किए:

• गेंद और प्रतिद्वंद्वी के गोल के बीच में एक बिंदु पर दूर (गेंद के सापेक्ष) हमलावर को भेजा
• मैंने नाइट्रो को थोड़ा तय किया (विवरण तकनीकी भाग में होगा)। यह अभी भी बेहद सरल था, लेकिन यह बहुत अधिक कुशल हो गया।

कुल मिलाकर, परीक्षण चलाने और पिछले संस्करण के मुकाबले स्कोर 395: 254 को देखते हुए, मैं इस पर शांत हो गया। इससे मुझे फाइनल में 9 वां स्थान हासिल करने की अनुमति मिली।

सैंडबॉक्स फिनाले

मैंने चोट करना जारी रखा और सप्ताह में अधिकांश समय बॉट पर काम नहीं किया। अंत से एक दिन पहले, मैंने देखा कि कई लोगों ने नए संस्करण अपलोड किए, जो अक्सर मेरे खिलाफ जीतते हैं और सैंडबॉक्स को पुरस्कार से बाहर फेंक सकते हैं। इसलिए मैंने कुछ घंटे और बिताए।

एकमात्र बड़ा परिवर्तन यह है कि मैंने अपनी शाखा को तीन हफ्ते पहले Git में खोदा था, जिसमें मैंने अपने सरलीकृत एल्गोरिदम का उपयोग करके दुश्मन के आंदोलन का अनुकरण किया था। उस समय यह खराब काम करता था, लेकिन मैंने इसे ध्यान में रखा, परीक्षण चलाए, देखा
पिछले संस्करण की तुलना में लगभग दोगुना और बाढ़ आ गई है। कुल मिलाकर, रोकने के समय, मैं समग्र तालिका में 10 वें स्थान पर था, जो सैंडबॉक्स के फाइनल में 4 वें से मेल खाती है।

यह सब कैसे काम करता है (तकनीकी हिस्सा)

यदि शब्दावली में गलतियाँ हैं, तो मैं अग्रिम में माफी माँगता हूँ। इसके अलावा, मैं मेमोरी से लिखता हूं, इसलिए यह संभव है कि कहीं मैं अंतिम संस्करण का वर्णन नहीं करूंगा।

तो, आनुवंशिक एल्गोरिदम कोर पर हैं। गुणसूत्र में कई जीन होते हैं:

• रेंज में आंशिक संख्या -I..PI, आंदोलन की दिशा निर्दिष्ट करता है
• सीमा में एक पूर्णांक 0..10 जो इस क्रिया के दोहराव की संख्या को निर्दिष्ट करता है
• 0 से 1 तक आंशिक संख्या। यदि मूल्य कुछ सीमा से ऊपर है, तो एक छलांग लगाएं

जीनोटाइप में एक अलग संख्या में गुणसूत्र शामिल हो सकते हैं, लेकिन इस तरह से कि कुल कार्यों की संख्या (पुनरावृत्ति सहित) 40 है।

प्रारंभ में, मैं कई दर्जन यादृच्छिक जीनोटाइप बनाता हूं। मैं उन्हें जोड़ता हूं:

• गेंद पर प्रक्षेपवक्र अधिकार
• सभी दिशाओं में प्रत्यक्ष प्रक्षेपवक्र, 36 डिग्री के ऑफसेट के साथ केवल 10 टुकड़े
• एक जीनोटाइप जो बस कुछ नहीं करता है (इसके बिना, बॉट हमेशा कहीं न कहीं चलता है, भले ही यह पहले से ही इष्टतम बिंदु पर खड़ा हो)
• पिछले टिक से सर्वश्रेष्ठ जीनोटाइप

फिर यह सब नकली है और मूल्यांकन समारोह के माध्यम से चलता है। एन सर्वश्रेष्ठ जीनोटाइप "जीवित" और म्यूटेशन के साथ एम बार क्लोन किया जाता है। उत्परिवर्तन होने पर, प्रत्येक जीन एक निश्चित सीमा में 10% की संभावना के साथ बदलता है। खैर, यह कई पीढ़ियों से दोहराया गया है।
कोई क्रॉसिंग नहीं है, इस समस्या में मुझे इसमें कोई समझ नहीं है।

कुल में, प्रति फुटबॉल खिलाड़ी प्रति टिक की अधिकतम संभावित संख्या लगभग 800 थी, लेकिन वास्तव में, ज्यादातर मामलों में यह बहुत कम था, क्योंकि कुछ मामलों में (उदाहरण के लिए, जब निकट भविष्य में हम निश्चित रूप से गेंद को छूने में सक्षम नहीं होंगे), खिलाड़ियों के आंदोलन को सरल आंकड़ों द्वारा बदल दिया गया था। इसके अलावा, एन, एम और पीढ़ियों की संख्या क्षेत्र पर स्थिति पर निर्भर करती है। सबसे पहले, गेंद की दूरी से। इसके अलावा, एक निर्धारित अनुमान के साथ प्रक्षेपवक्र पाए जाने पर अनुसूची से आगे (लेकिन 5 वीं पीढ़ी की तुलना में पहले) बाधित नहीं होता है।

मैक्रो

गोलकीपर लक्ष्य के केंद्र के सामने बिंदु तक चलता है। मेरे परीक्षणों से पता चला कि गोल के सामने खड़े होने के दौरान खेलना मेरे लिए सबसे अच्छा है, और उनके अंदर नहीं, शीर्ष के अधिकांश खिलाड़ियों की तरह।

कई कारकों के आधार पर केंद्र से विचलित बिंदु की स्थिति: गेंद की उड़ान की स्थिति और दिशा, बिंदु गेंद मेरे लक्ष्य से टकराती है, यदि एक लक्ष्य की योजना बनाई जाती है, निकटतम हमलावर प्रतिद्वंद्वी का स्थान, आदि।

यदि गेंद प्रतिद्वंद्वी की तरफ होती है और अपने लक्ष्य की ओर उड़ जाती है, तो हम नाइट्रो के लिए जा सकते हैं।

अगर मेरा गोलकीपर मेरे हमलावर (प्लस कुछ और परिस्थितियों) से पहले गेंद को हिट कर सकता है, तो हमलावर गेंद को अनदेखा करता है और गेंद और प्रतिद्वंद्वी के गोल के बीच में एक बिंदु तक चलता है। मैं बहुत सारे विकल्पों से गुज़री, जहाँ उसे चलाना था। मेरे मामले में, इसने सबसे अच्छा काम किया।

अन्यथा, यदि गेंद बहुत दूर है, तो हमलावर फर्श के साथ गेंद के संपर्क के निकटतम बिंदु तक एक सीधी रेखा में चलता है, जिसमें वह गेंद को रोक सकता है (यदि हमारे पास संपर्क के पहले बिंदु के लिए समय नहीं है - अगले एक की जांच करें, आदि)

अन्यथा (जब गेंद पहुंचती है), हमलावर वहां भागता है जहां मूल्यांकन कार्य उसे बताता है। हां, और यह भी, अगर नाइट्रो पास में है और हम इसे उठा सकते हैं, तो हम इसका चयन करते हैं।

3x3 के खेल में, दूसरा हमलावर गेंद के लिए निशाना लगाने की अधिक संभावना रखता है और कम रन के साथ आगे बढ़ता है, गोलकीपर से एक पास की उम्मीद करता है। लेकिन अगर यह अभी भी चलता है, तो एक और बिंदु चुना जाता है - केंद्र रेखा के करीब।

इसके अलावा, प्रत्येक टिक ने 100 बार गेंद को 100 माइक्रोटिक्स (कैशिंग के साथ) के साथ आगे बढ़ाया।

इस प्रक्षेपवक्र का उपयोग कई स्थानों पर किया गया है। उदाहरण के लिए:

• फर्श के साथ गेंद के स्पर्श बिंदुओं को निर्धारित करने के लिए
• यह पता लगाने के लिए कि क्या गेंद से मेरे लक्ष्य को खतरा है और क्या गोलकीपर को सिमुलेशन मोड में ले जाना होगा

उसी सटीक प्रक्षेपवक्र का उपयोग खिलाड़ियों के प्रक्षेपवक्र के अनुकरण में किया गया था, ताकि हर बार गेंद की गिनती न हो। लेकिन केवल तब तक जब तक कि किसी फुटबॉल खिलाड़ी के साथ गेंद की पहली टक्कर न हो जाए।

वैसे, फुटबॉल लिखने वाला आलसी था, खिलाड़ी, रोबोट शब्द रणनीति द्वारा आरक्षित थे,
इसलिए मेरे रैपर क्लास को केवल ड्यूड कहा जाता था :)

सिमुलेशन

ज्यादातर मामलों में, यह एक माइक्रोटिक के साथ चला गया, लेकिन कुछ स्थितियों में बड़ी संख्या में माइक्रोटिक्स के साथ सटीक मोड में बदल गया (शुरुआत में यह 100 था, फिर यह 2x2 गेम में 50 तक कम हो गया, क्योंकि परीक्षणों से पता चला कि परिणामों में अंतर त्रुटि के मार्जिन के भीतर था, और 10 तक 3x3 में, क्योंकि अन्यथा टाइमआउट में उड़ान भरी)।

सटीक मोड में, मैंने बाउंसिंग के समय या तो स्विच किया, या गेंद के इतना करीब होने के कारण कि अगले टिक पर टक्कर संभव है। इसके अलावा, छोटी बैसाखी, हैक, अनुकूलन का एक द्रव्यमान भी था, जिसमें मैं खुद नहीं समझूंगा।

उदाहरण के लिए, फ्लाइंग बॉल अभी भी 1 मिकरोटिक के साथ सिम्युलेटेड थी, लेकिन अगर अगले मिकरोटिक के बाद मैंने देखा कि एक टक्कर थी, तो वह पिछली स्थिति में वापस लुढ़क गया और अधिक सटीकता के साथ फिर से अनुकरण किया।

इसके अलावा, मैंने अन्य खिलाड़ियों (मेरे अपने और अन्य दोनों) का भी नाटक किया यदि वे हवा में थे (और इसलिए उनका प्रक्षेपवक्र भविष्यवाणी करना आसान है), या गेंद के करीब थे। विरोधियों के लिए, अंतिम संस्करण ने मेरी स्वयं की निर्णय लेने की रणनीति का एक सरलीकृत संस्करण का उपयोग किया, जिसे हर 5 टिक्स लॉन्च किया गया था (अधिक बार यह गति की अनुमति नहीं देता था)।

प्रत्येक चरित्र का अनुकरण करते समय, मैंने खुद की गणना की, गेंद और अन्य फुटबॉल खिलाड़ी 40 टिक्स आगे (जीनोटाइप में क्रियाओं की संख्या पर मेरी सीमा) और फिर एक ही गेंद पर समान संख्या में टिक्स का अनुकरण किया।

नाइट्रो

अभद्रता करने के लिए सरल।

अंतिम संस्करण में, नाइट्रो हमेशा चालू होता है यदि यह है, अगर खिलाड़ी हवा में है, और अगर उसने पिछले कुछ टिक्स में गेंद को हिट नहीं किया है।

शुरुआत में, मैंने हमेशा नाइट्रो को सीधे निर्देशित किया, लेकिन फिर मैंने प्रयोग करने की कोशिश की और गेंद के केंद्र में जाने के लिए विकल्प ने सबसे अच्छा काम किया। मैंने विकल्पों की भी कोशिश की ताकि नाइट्रो की दिशा आनुवांशिकी द्वारा चुनी जाए।

इसने बहुत बुरा काम किया। शायद खोज की गहराई की कमी के कारण।

रेटिंग समारोह

प्रत्येक टिक के 2% क्षीणन के साथ प्रत्येक टिक के स्कोर का योग।

सबसे बड़ा वजन, निश्चित रूप से, एक लक्ष्य था। कई चीजों ने उनके वजन को प्रभावित किया:

• लक्ष्य के समय गेंद गोलकीपर के लिए गेंद से दूरी (आगे बेहतर)
• Y गेंद का समन्वय (क्योंकि लक्ष्य के शीर्ष पर इसे हिट करना बहुत कठिन है)
• Z अक्ष के साथ गेंद की गति (जो दुश्मन लक्ष्य की ओर निर्देशित है)

जब मुझ पर हमला किया जाता है, तो सब कुछ ठीक वैसा ही होता है, केवल विपरीत संकेत के साथ।

आगे, हमलावर के लिए, समग्र स्कोर पर निर्भर:

• खिलाड़ी से गेंद को दूर (ताकि वह गेंद को रन करे भले ही वह उसे हिट न कर सके)
• कूद के लिए जुर्माना (केवल कूदने के लिए अगर यह इतने सारे अंक लाता है कि वे इस दंड को पार कर जाएंगे)
• गेंद से विरोधियों को सिमुलेशन के अगले टिक पर दूरियां
• Y गेंद निर्देशांक (उच्चतर है, कम संभावना है कि दुश्मन को इसे रोकना है)
• गेंद की दिशा और दुश्मन लक्ष्य के केंद्र के बीच के कोण का कोसाइन
• अगर मैंने गेंद को छुआ तो झंडा
• झंडा, चाहे दुश्मन ने गेंद को छुआ हो
• नाइट्रो के चयन के लिए बोनस

इसके अलावा, एक दुश्मन खिलाड़ी को मारने के लिए एक छोटा सा बोनस था। हालांकि वास्तव में, ऐसा हुआ है, लेकिन शायद ही कभी।

गोलकीपर के लिए:

• गेंद की दूरी के लिए बोनस, जेड में गेंद की गति, वाई में गेंद की स्थिति
• छलांग के लिए दंड
• मेरे लक्ष्य के सामने क्षेत्र में गेंद खोजने के लिए जुर्माना
• दुश्मनों और मेरे हमलावरों की दूरी को ध्यान में रखा गया था (ताकि गेंद दुश्मनों से दूर उड़ जाए, लेकिन, यदि संभव हो तो, मेरे हमलावरों के करीब उड़ान भरें)
• और कुछ और छोटी चीजें।

मशीन सीखने

यह प्रयोग के रूप में गिट की एक शाखा में बस थोड़ा सा था। लेकिन यह मुझे वैसे भी उल्लेख के लायक लगता है। मैंने इसे अपने दिमाग में लाने का प्रबंधन नहीं किया (और मुझे यकीन नहीं है कि इसका क्या अर्थ है)।

सामान्य तौर पर, मैंने उनकी मदद से यह अनुमान लगाने की कोशिश की कि क्या दुश्मन दुश्मन और गेंद की स्थिति और गति के आधार पर गेंद को रोक सकता है। मैंने मूल्यांकन समारोह में इसका उपयोग करने की योजना बनाई। उन प्रक्षेपों को दंडित करें जो अवरोधन करना संभव हो।

लेकिन मैं तुरंत समझ गया कि मैं न केवल एक तंत्रिका नेटवर्क को बर्दाश्त कर सकता हूं, बल्कि कुछ भी गंभीर नहीं है, क्योंकि यह प्रति प्रक्षेपवक्र 80 बार किया जाना होगा। खैर, भले ही यह 40 या 20 हो, यदि हर टिक की गिनती नहीं की जाती है, लेकिन वैसे भी, मेरे पास बिल्कुल भी समय नहीं है, इसलिए मैंने इन विकल्पों पर भी विचार नहीं किया।

यहाँ मैं क्या किया है:

मैंने एक संशोधित बॉट के साथ कई गेम चलाए, जिसमें एक प्रक्षेपवक्र की खोज करते समय, मैंने अपने और गेंद के बारे में डेटा सहेजा, साथ ही एक ध्वज, चाहे एक प्रक्षेपवक्र पाया गया था जिसमें मैं गेंद को बाधित करता हूं।

मैंने फुटबॉल खिलाड़ी के सापेक्ष सभी निर्देशांक पर विचार किया। यानी मेरे पास हमेशा यह समन्वय में था [0,0,0], इसलिए मैंने केवल 10 फ़ील्ड रखे: गेंद की सापेक्ष स्थिति, गेंद का वेग वेक्टर, फुटबॉल खिलाड़ी का वेग वेक्टर, बाइनरी इंटरसेप्शन फ्लैग। मैंने केवल क्षेत्र के मध्य भाग के लिए डेटासेट सहेजा है, क्योंकि मुझे एहसास हुआ कि सरल एल्गोरिदम अभी तक नहीं खींचेंगे और बोर्डों के लिए लेखांकन करेंगे।

तब मैंने इस डेटासेट DecisionTreeClassifier को max_depth = 7 के साथ खिलाया। प्रशिक्षित पेड़ ने सटीकता दी, जहां तक ​​मुझे याद है, 90% के आदेश का।

इसके बाद, मैंने पेड़ को ifs के एक सेट में निर्यात किया (जो कि DecisionTree अनिवार्य रूप से है)।

यह कुछ इस तरह देखा गया:

public static boolean predict(double dude_vel_x, double dude_vel_y, double dude_vel_z, double ball_rel_pos_x, double ball_rel_pos_y, double ball_rel_pos_z, double ball_vel_x, double ball_vel_y, double ball_vel_z) { if (ball_vel_z <= 6.4765448570251465) { if (dude_vel_y <= -6.087389945983887) { if (ball_vel_z <= -20.188323974609375) { if (dude_vel_x <= 13.032730102539062) { if (ball_rel_pos_y <= -1.1829500198364258) { return ball_vel_y <= 18.906089782714844; } else { return false; } } else { return true; } } else { // ............................ 

इस स्तर पर, मैंने परीक्षण चलाए, कोई सुधार नहीं देखा, और बाद में परीक्षण को स्थगित कर दिया, जो मेरे कारनामों के कारण कभी नहीं आया।

Shrodinbag

पहले दौर के कुछ समय बाद, मैंने अपने घर में इस दुर्लभ जानवर को पकड़ लिया।

कौन नहीं जानता, यह एक ऐसा बग है जिसे वे केवल कोड को पढ़कर पाते हैं, और इसे पाकर, डेवलपर को आश्चर्य होता है कि कार्यक्रम कैसे काम कर सकता है। और मेरे मामले में, वह भी शीर्ष 10 में रहीं।

सामान्य तौर पर, बग यह था कि एक रचनाकार को जीन के कॉपी फ़ंक्शन में बुलाया गया था, जिसमें इस जीन के मूल्य वाले एक वैकल्पिक तर्क को छोड़ दिया गया था। इस तर्क के अभाव में, मान को अनियमित रूप से चुना गया था। इस प्रकार, जब एक कॉपी के बजाय एक जीन को कॉपी करने की कोशिश की गई, तो उसने एक नया यादृच्छिक उदाहरण बनाया।

वास्तव में, आनुवंशिकी के बजाय, मुझे एक यादृच्छिक खोज मिली, क्योंकि प्रत्येक टिक ने बस कई सौ यादृच्छिक पथ उत्पन्न किए और सबसे अच्छे को चुना।

सुधार के बाद (कोड में 2 अक्षर जोड़ने में), खेल लगभग 3 गुना बेहतर हो गया।

अनुष्ठान नृत्य

कुछ समय में, मैंने देखा कि खिलाड़ी कभी-कभी बिना किसी कारण के लिए उछलते हैं, दंड के बावजूद गेंद से दूर रहते हैं।

स्पष्टीकरण ऐसा निकला कि मैंने 100 माइक्रोटिक्स की सटीकता के साथ छलांग के क्षण को गिना। और कभी-कभी यह पता चला कि कूदने के समय बारबेल के साथ गेंद की टक्कर थी। और इस टिक में गणना की सटीकता के आधार पर, प्रस्तावित प्रक्षेपवक्र या तो एक लक्ष्य के लिए नेतृत्व किया या नहीं।

मोटे तौर पर, गेंद प्रतिद्वंद्वी के लक्ष्य तक जाती है और पोस्ट को हिट करती है। मेरे फ़ुटबॉल खिलाड़ी, मैदान के दूसरे छोर पर दौड़ते हुए, बिना छलांग (1 मिकरोटीक) के साथ एक प्रक्षेपवक्र का अनुकरण करता है और देखता है कि गेंद गोल पर नहीं लगी है।

फिर एक और प्रक्षेपवक्र आता है, जिस पल में गेंद बार से टकराती है। और जब से मैं एक फुटबॉल खिलाड़ी के लिए न केवल 100 मिकरोटिक की छलांग के साथ एक टिक की गिनती करता हूं, बल्कि एक गेंद के लिए भी, गेंद की गणना की गई कोण 1 माइक्रोटिक के साथ मार्ग में प्राप्त कोण से भिन्न होती है, और ऐसा हो सकता है कि गेंद इस अधिक सटीक प्रक्षेपवक्र में गिर जाए गेट।

और इसलिए, यह इस प्रक्षेपवक्र है जिसे चुना जाएगा और बॉट कूद जाएगा।

सामान्य तौर पर, उछल-कूद के साथ एक नृत्य नृत्य करके, खिलाड़ियों ने एक लक्ष्य को नमन किया :)

हत्यारा सुविधा

वह नहीं है

परीक्षण

मैंने 8 थ्रेड्स में अंतहीन गेम चलाई (प्रत्येक कंप्यूटर और लैपटॉप पर 4)। मैंने खेलों की संख्या को चुना ताकि यह सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हो।

रणनीति में एक महत्वपूर्ण सुधार के साथ कुल आधा हजार लक्ष्यों से संतुष्ट हो सकता है,
छोटे सुधार के साथ, रात के लिए छोड़ दिया और फिर बिल हजारों में चला गया।

स्थिरांक का आनुवंशिक चयन

मैंने इसे पहले दौर से पहले आजमाया। इसने इस कारण के लिए कुछ भी नहीं दिया कि आनुवांशिकी के लिए आपको बड़ी संख्या में गेम से एक टूर्नामेंट खेलना होगा।

मैंने 100,000 टिक्स के खेल खेलने की कोशिश की, लेकिन यह पर्याप्त नहीं था। ताकत में एक छोटे अंतर के साथ (और आमतौर पर जब स्थिरांक चुनते हैं तो यह बिल्कुल मामला है), प्रति 100k टिक्स प्रति विजेता मामले पर बहुत अधिक निर्भर करता है। विजेता के बारे में सुनिश्चित करने के लिए आपको बहुत अधिक खेलने की आवश्यकता है। और मैं एक या अधिक दिन के लिए चयन नहीं छोड़ सकता था, इसलिए मैंने इस उद्यम से इनकार कर दिया।

निष्कर्ष में

आयोजकों को पारंपरिक धन्यवाद। कार्य रोचक था। यह अफ़सोस की बात है कि मुझे चैंपियनशिप के लगभग आधे हिस्से को याद करने के लिए मजबूर किया गया था और वास्तव में नाइट्रो या तीन खिलाड़ियों के लिए कुछ भी नहीं किया था।

नतीजतन, जब तक मैंने सैंडबॉक्स में देखा कि मेरी रणनीति 2x2 मोड में नाइट्रो के बिना 13: 2 के स्कोर के साथ किसी भी Mr.Sileile के खिलाफ कैसे जीतती है, जिसने फाइनल में 3 वां स्थान हासिल किया, और कुछ गेम के बाद उसी 12: 2 से हार गया। नाइट्रो के साथ 3x3 मोड में :)

और हां, मेरे स्वामित्व वाले विज़ुअलाइज़र से वीडियो:

केवल आपको भविष्य के चैंपियनशिप में इस विज़ुअलाइज़र को अलविदा कहना होगा।
प्रत्येक बार के लिए मैं अधिक से अधिक आश्वस्त हूं कि यदि आप सामान्य स्थानों के लिए आवेदन कर रहे हैं, तो एकमात्र विकल्प इसमें लिखना है ...

... ठीक है, तुम बात कर लो।

जावा की सुस्ती पर आराम करने के लिए हर बार थक गया और आवंटित समय को पूरा करने के लिए रणनीति की ताकत में कटौती कर दी।

मुझे आशा है कि किसी ने मेरे लिए इस आत्मकथा में एक दिलचस्प चरित्र के नोट के साथ कुछ दिलचस्प या उपयोगी पाया है :)