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abgabensammlungSS15 / ea / project / overview.md
@MaxXximus92 MaxXximus92 on 6 Jul 2015 1 KB mr rename

EA Projekt

Problemstellung

  • Volleyball: Erziehle ein Ass (Punkt durch Angabe ohne Gegnerberührung)

Warum EAs?

  • Fitnessfunktion durch Stellung der Gegner

  • Optimieren anhand dieser Funktion

  • Fitnessfunktion mit mehreren Maxima und Minima

  • eine Population kann mehre gute Lösungen repräsentieren; ein Gradientenverfahren, würde sich eines aussuchen

Lösungsrepräsentation

  • Ziel (x,y), wo stehen wenige Spieler

  • Geschwindigkeit, schränkt Zielgenauigkeit ein

    • auf geplante Position wird entsprechend noise addiert

    • erschwert gleichzeitig jedoch das Abfangen

    • -> mehr "Glück"

  • jeweils reelle Zahlen

  • 0 \<= x \<= 9

  • 0 \<= y \<= 9

  • 0 \< f \<= 10

Fitnessfunktion

  • Verteilung der Spieler auf dem Feld

  • jeder Spieler fängt Bälle in seiner Umgebung normalverteilt ab

  • Fitnessfunktion ist also die Summe der Gauß-Glocken der Spieler

  • Idee: unterschiedlich starke Spieler für unterschideliche Minima (Bezug zur Realität)

  • Idee: eine eigene Verteilung entwickeln, welche die Wahrscheinlichkeit einen Ball zu erreichen besser abbildet.

Schwierigkeit

  • mehrere Minima, in die optimiert werden könnte

  • noise durch Kraft + Spin des Aufschlags lässt

Techniken

  • Evolutionsstrategien, zur Optimierung der drei reellen Zahlen der Lösung

  • GA möglich, jedoch nicht so passend, da diese die reellwertigkeit nicht gut abbliden

Opetaroren

Mutation

  • Bei ES ist hat die Mutation den wesentlichen Anteil am Fortschritt

  • Wir mutieren alle drei Parameter nach den Vorgaben der ES

Crossover

  • sinnvoll für gute Position und gute Geschwindigkeit

  • problematisch bei gutem x- und gutem y-Wert