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Redes Neurais no Robocode

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by

Gustavo Carvalho

on 15 July 2014

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Transcript of Redes Neurais no Robocode

Rede Movimentação do Inimigo
Tenta reconhecer padrão da movimentação inimiga
Dados de treinamento são coletados em tempo real
Entrada:
Posição do inimigo
Direção (heading)
Velocidade
Saída:
Posição futura em X ticks
Resultados
Rede Potência do Tiro poderia ser substituída por uma função matemática;
Rede Movimentação do Inimigo, apesar de satisfatória, carece mais experimentações e ser usada em conjunto com outras técnicas.
Dificuldades
Implementação da coleta e ação
Ajustes nas taxas:
Amostragem
Tempo futuro X
Quantidade de neurônios e camadas
Aprendizagem
Momentum
Rede Potência de Tiro
Dados de treinamento estáticos
Entrada:
Distância
Energia Inimigo
Energia Própria
Saída:
Potência do tiro
Set Up
Biblioteca Neuroph
MultiLayerPerceptron
Redes Neurais no Robocode

Gustavo Carvalho
Observações, Aprendizados e Melhorias
Se houver mudança no padrão de movimentação, o robô demora para aprender;
Aprendizagem em tempo real deve fornecer um robô melhor;
Contra alguns robôs, “mirar e atirar” se sai melhor;
Deve-se checar se a posição futura calculada é alcançável pelo robô inimigo;
Um “avaliador” pode ser usado para melhor escolher quanto usar a previsão da movimentação ou outro método mais compatível com o caso;
Coletar muitos dados não é bom pois a rede só “lembrará” dos últimos dados coletados.
Referências
http://neuroph.sourceforge.net/
ftp://ftp.sas.com/pub/neural/FAQ3.html#A_hl - FAQ de Warren S. Sarle
http://en.wikipedia.org/wiki/Multilayer_perceptron
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