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Optimización evolutiva de bots para el juego Planet Wars

A. Fernández-Ares, A.M. Mora, J.J. Merelo,P. García-Sánchez, y C.M. Fernandes

viernes 10 de febrero de 2012

Índice

Introducción

Descripción del problema

Baseline: GoogleBot

Primera aproximación: AresBot

Segunda aproximación: GeneBot

Conclusiones

viernes 10 de febrero de 2012

Introducción

Google AI Challenge

Planet Wars

viernes 10 de febrero de 2012

viernes 10 de febrero de 2012

Descripción del problema

Restricciones

RTS->Juego basado en turnos. 1 turno = 1 sec

No se puede usar memoria para guardar estado del juego

Estado actual: planetas y flotas

Acciones: un archivo de texto con acciones leído por el juego

Estado actual

Bot Acciones a realizar

viernes 10 de febrero de 2012

Baseline: GoogleBot

Incluido en el kit como base de comparación

Cómo funciona:

Busca el planeta que contiene más naves (base)

El planeta objetivo se calcula usando la relación entre la tasa de crecimiento y el número de naves

Espera hasta que la flota llegue al planeta

viernes 10 de febrero de 2012

Primera versión: AresBot

En cada turno:

Selecciona la base de acuerdo a una puntuación (el resto se denominan colonias)

Seleccionar un planeta objetivo a atacar

Por cada colonia:

Reforzar la base (tithe) ó

Ayudar al ataque

viernes 10 de febrero de 2012

Parámetros de AresBot

titheperc y titheprob: porcentaje de naves que el bot envía a la base/probabilidad de que ocurra.

ωNS−DIS y ωGR: pesos del número de naves y distancia y tasa de crecimiento (usada en la función de puntuación para planeta objetivo)

poolperc y supportperc: porcentaje de naves que el bot envía desde la base o colonias al planeta objetivo.

supportprob: probabilidad de enviar naves extra desde las colonias al planeta objetivo

viernes 10 de febrero de 2012

Operation GeneBot

Usando técnicas intergalácticas (un GA) se mejora a AresBot para crear al poderoso GeneBot.

Gen: array de parámetros

2-Tournament

BLX-alpha crossover

Re-evaluación

viernes 10 de febrero de 2012

Función Fitness

Cada individuo se enfrenta a GoogleBot en 5 mapas distintos

Un individuo es mejor que otro si:

Gana en más mapas

Necesita menos turnos, en caso de empate

viernes 10 de febrero de 2012

Experimentos

Población de 200 individuos, 100 generaciones

40 segundos para evaluar cada uno, por lo que cada ejecución dura dos días. ->(sí, paralelismo en el futuro...)

Se obtuvieron 15 bots distintos

viernes 10 de febrero de 2012

Resultados

titheperc titheprob ωNS−DIS ωGR poolperc supportperc supportprob

AresBot 0,1 0,5 1 1 0,25 0,5 0,9

GeneBot 0,0179 0,00823 0,50954 0,23273 0,73321 0,58946 0,97405

Media 0,17386 0,09702 0,47252 0,36409 0,65732 0,59987 0,59987

viernes 10 de febrero de 2012

viernes 10 de febrero de 2012

viernes 10 de febrero de 2012

viernes 10 de febrero de 2012

viernes 10 de febrero de 2012

viernes 10 de febrero de 2012

Conclusiones y Trabajo futuro

El primer GeneBot terminó en la posición 1454 en la competición (36%), pero sólo se ejecutó una vez para conseguirlo. 1000 posiciones mejor que AresBot

El fitness define bien al individuo

Más cosas que hacer:

Paralelismo (obviamente)

Multi-objetivo

Co-evolución

Programación genética

Parar cuando el bot tenga conciencia propia, claro.

viernes 10 de febrero de 2012

¡Gracias! (y preguntas, me temo)

viernes 10 de febrero de 2012