चींटियों एआई चैलेंज। शुरुआती गाइड

स्टार्टर पैक में लागू की गई रणनीतियाँ आपके बॉट बनाने के लिए सिर्फ एक शुरुआती बिंदु हैं, वास्तव में, ये कुछ सबसे खराब रणनीतियाँ हैं। एक ही समय में, स्टार्टर पैक में बेहतर रणनीति विकसित करने में आपकी मदद करने के लिए उपयोगी विशेषताएं शामिल हैं। यह लेख आपको पैकेज संवर्द्धन की एक श्रृंखला के माध्यम से मार्गदर्शन करेगा। प्रत्येक पूर्ण चरण के साथ, आपका बॉट अधिक स्मार्ट हो जाएगा, और आपकी रेटिंग बढ़ने लगेगी।

आवश्यक शर्तें

इस लेख के लिए, हम जावा स्टार्ट-अप पैकेज (अनुवादक के नोट का उपयोग करेंगे: हमें पायथन की भी आवश्यकता है, क्योंकि उपकरण - एक बॉट परीक्षक और उस पर उपयोगी स्क्रिप्ट का एक सेट लिखा जाता है, लेख के अंत में लिंक)। आपको टूल की भी आवश्यकता होगी।

स्थापित

एक निर्देशिका बनाएं जिसमें आप स्टार्टर पैकेज (बॉट) और टूल्स के साथ काम करेंगे। आपको कुछ इस तरह से मिलना चाहिए:

C:\aichallenge>tree Folder PATH listing C:. +----tools +---mapgen +---maps | +---maze | +---multi_hill_maze | +---symmetric_random_walk +---sample_bots | +---csharp | +---java | +---php | | +---tests | +---python +---submission_test +---visualizer +---data | +---img +---js C:\aichallenge>dir /b AbstractSystemInputParser.java AbstractSystemInputReader.java Aim.java Ants.java Bot.java Ilk.java make.cmd Makefile Manifest.txt MyBot.java Order.java Tile.java tools 

चेक

सुनिश्चित करें कि सब कुछ परीक्षण के खेल को चलाने के रूप में काम करता है (अपने ओएस के आधार पर शेल स्क्रिप्ट play_one_game.cmd या play_one_game.sh का उपयोग करें)। वहाँ उपकरणों के बीच "playgame.py" उपयोगिता है, जो हमें हमारे बॉट का परीक्षण करने में मदद करेगी। इसका उपयोग शेल स्क्रिप्ट play_one_game.cmd (play_one_game.sh) में स्पष्ट रूप से दिखाया गया है।

बॉट के परीक्षण के लिए एक शेल स्क्रिप्ट बनाएं

अब हम अपनी शेल स्क्रिप्ट बनाते हैं जो नए मैप और हमारे बॉट का उपयोग करेगी।

विंडोज के लिए: tutorial.cmd बनाएँ

 C:\aichallenge>notepad tutorial.cmd 

लिनक्स के लिए: tutorial.sh बनाएँ

 user@localhost:~$ gedit tutorial.sh 

जिसके बाद हम अधिकार प्रदान करते हैं

 user@localhost:~$ chmod u+x tutorial.sh 

हम इसमें लिखते हैं:

 python tools/playgame.py "java -jar MyBot.jar" "python tools/sample_bots/python/HunterBot.py" --map_file tools/maps/example/tutorial1.map --log_dir game_logs --turns 60 --scenario --food none --player_seed 7 --verbose -e 

• पहले दो विकल्प हमारे द्वारा लॉन्च किए जाने वाले बॉट हैं। हम एक प्रतिद्वंद्वी के रूप में अपने बॉट और हंटरबॉट का उपयोग करते हैं।
• --Map_file विकल्प मानचित्र का उपयोग करने के लिए सेट करता है। 2 एंथिल के साथ एक नक्शा चुनें।
• विकल्प --log_dir उस स्थान को सेट करता है जहां दृश्य फ़ाइल और, वैकल्पिक रूप से, बॉट का इनपुट / आउटपुट लॉग होता है और इसकी त्रुटियां बच जाएंगी।
• --Turns विकल्प एक गेम के लिए अधिकतम संख्या में चालें निर्धारित करता है। चूंकि अतिरिक्त डेटा की आवश्यकता नहीं है, इसलिए हम 60 चरणों पर ध्यान केंद्रित करते हैं।
• --Scenario विकल्प आपको मानचित्र पर भोजन के साथ शुरुआती बिंदुओं को व्यवस्थित करने की अनुमति देता है। हम इस ट्यूटोरियल के लिए भोजन की नियुक्ति को निर्दिष्ट करते हैं।
• The-food कोई भी विकल्प आपको खेल के दौरान भोजन की उपस्थिति को बंद करने की अनुमति नहीं देता है। फिर से, इस विकल्प का उपयोग ट्यूटोरियल के भाग के रूप में किया जाता है।
• --Player_seed विकल्प यह सुनिश्चित करता है कि आप इस ट्यूटोरियल में जैसा परिणाम प्राप्त कर सकते हैं। हंटरबोट इस मान का उपयोग रैंडम नंबर जनरेटर को इनिशियलाइज़ करने के लिए करता है, ताकि यह हमेशा वही कदम उठाए। (नोट: यदि आप अपने बॉट को डीबग करने के लिए गेम रिप्ले का उपयोग करना चाहते हैं, तो आपको यह रणनीति भी लागू करनी चाहिए)।
• Theverbose विकल्प खेल पर सामान्य आंकड़े प्रदर्शित करेगा, जो आपको खेल की प्रगति की निगरानी करने की अनुमति देता है।
• --E विकल्प कंसोल में सभी बोट त्रुटियों को निर्देशित करता है, इसलिए यदि आप अध्ययन करते समय कोई गलती करते हैं, तो आप इसके बारे में एक संदेश देख सकते हैं।

यह मत भूलो कि जावा बॉट को संकलित करने की आवश्यकता है। दोनों बॉट - और हंटरबॉट और टेक्स्टबुक में पुन: प्रस्तुत बॉट निर्धारित किया जाएगा, अर्थात्। एक ही इनपुट के साथ, वे एक ही चाल का उत्पादन करेंगे। इसका मतलब है कि यदि आप पूरी तरह से निर्देशों का पालन करते हैं, तो आपको पाठ्यपुस्तक के समान ही परिणाम मिलेगा।

आइए शेल स्क्रिप्ट का उपयोग करके हमारे बॉट लॉन्च करें और देखें कि स्टार्टर पैक से बॉट कैसे काम करता है।
आपको एक समान आउटपुट देखना चाहिए:

 running for 60 turns ant_count c_turns climb? cutoff food r_turn ranking_bots s_alive s_hills score w_turn winning turn 0 stats: [1,1,0] 0 [1,1] - 18 0 None [1,1] [1,1] [1,1] 0 None turn 1 stats: [1,1,0] 0 [1,1] - 16 1 [0,0] [1,1] [1,1] [1,1] 1 [0,1] turn 2 stats: [2,1,0] 0 [1,1] - 16 1 [0,0] [1,1] [1,1] [1,1] 1 [0,1] turn 3 stats: [2,2,0] 0 [1,1] - 15 1 [0,0] [1,1] [1,1] [1,1] 1 [0,1] turn 4 stats: [2,3,0] 0 [1,1] - 14 1 [0,0] [1,1] [1,1] [1,1] 1 [0,1] turn 5 stats: [2,4,0] 0 [1,1] - 14 1 [0,0] [1,1] [1,1] [1,1] 1 [0,1] turn 6 stats: [2,4,0] 0 [1,1] - 14 1 [0,0] [1,1] [1,1] [1,1] 1 [0,1] turn 7 stats: [2,4,0] 0 [1,1] - 14 1 [0,0] [1,1] [1,1] [1,1] 1 [0,1] turn 8 bot 0 eliminated turn 8 stats: [0,4,0] 0 [0,1] - 14 1 [0,0] [0,1] [1,1] [1,1] 1 [0,1] score 1 3 status eliminated survived playerturns 8 8 

खेल केवल 8 चरणों तक चला, जो संदिग्ध रूप से तेज है। ऐसा लगता है कि खिलाड़ी 0 (हमारा बॉट) नष्ट हो गया था। गेम खत्म होने के बाद, ब्राउज़र को यह दिखाना शुरू करना चाहिए कि विज़ुअलाइज़र में क्या हुआ।


आप देख सकते हैं कि मूल बॉट की रणनीति भयानक है - इसने दो चींटियों को धक्का देकर खुद को नष्ट कर दिया। खैर, यह हमारा पहला सुधार होगा।

चरण 1. टकराव से बचें

योजना

टकराव को रोकने के लिए, निम्नलिखित करें:

• चींटियों को अन्य चींटियों पर जाने से रोकें।
• 2 चींटियों को एक बिंदु पर जाने से रोकें।
• हमारे सभी चींटियों के बारे में जानकारी ट्रैक करें।

कार्यान्वयन

हमारी चींटियों की जानकारी को ट्रैक करने के लिए, कुशलता से हाशप संरचना का उपयोग करें। यह डेटा संरचना चींटियों की स्थिति को संग्रहीत करेगा और आपको यह जांचने की अनुमति देगा कि क्या यह स्थिति पहले से ही उपयोग की गई है। प्रत्येक HashMap कुंजी मूल्य में एक टाइल ऑब्जेक्ट होगा। टाइल - मानचित्र पर वस्तु की स्थिति के साथ एक वस्तु। कुंजी प्रस्तावित चरण की स्थिति है, और मूल्य वर्तमान स्थिति है। इस तरह हम यह सुनिश्चित करने के लिए एक कदम उठाने से पहले कि हम दोनों चींटियों को एक ही बिंदु पर नहीं जाते हैं, हाशपैप की जांच कर सकते हैं। प्रत्येक आंदोलन के साथ, हम HashMap को अपडेट करेंगे।
चूंकि यह चेक बाद में ट्यूटोरियल में उपयोगी है, इसलिए हम एक फ़ंक्शन बनाएंगे जो यह जांचता है कि क्या एक दिया गया कदम संभव है। यह एक बूलियन मान (सही या गलत) लौटाएगा।

कोड

हम मूल बॉट में टिप्पणियों को छोड़ देंगे और नया कोड पोस्ट करेंगे:

 public boolean doMoveDirection(Ants ants, HashMap<Tile, Tile> orders, Tile antLoc, Aim direction) { // Track all moves, prevent collisions Tile newLoc = ants.getTile(antLoc, direction); if (ants.getIlk(newLoc).isUnoccupied() && !orders.containsKey(newLoc)) { ants.issueOrder(antLoc, direction); orders.put(newLoc, antLoc); return true; } else { return false; } } @Override public void doTurn() { HashMap<Tile, Tile> orders = new HashMap<Tile, Tile>(); Ants ants = getAnts(); for (Tile myAnt : ants.getMyAnts()) { for (Aim direction : Aim.values()) { if (doMoveDirection(ants, orders, myAnt, direction)) { break; } } } } 

doMoveDirection फ़ंक्शन को चींटी की स्थिति (टाइल ऑब्जेक्ट) और दिशा (Aim ऑब्जेक्ट - N | E | S | W) मिलती है और चरण को पूरा करने का प्रयास करता है। यह फ़ंक्शन doTurn फ़ंक्शन के बाहर स्थित है, इसलिए हमें अपने आदेशों के साथ इसे चींटियों और हैशपॉइंट ऑब्जेक्ट को देना होगा। हम बॉट से कुछ पूर्वनिर्धारित कार्यों का उपयोग करेंगे जो हमारी मदद कर सकते हैं:
- ants.getTile(Tile, Aim) स्थिति (टाइल ऑब्जेक्ट) और दिशा (एआईएम ऑब्जेक्ट) को स्वीकार करता है और एक नई स्थिति (टाइल ऑब्जेक्ट) देता है। वह कार्ड लॉक करने का ध्यान रखेगा, इसलिए हमें इस बारे में चिंता करने की आवश्यकता नहीं है।
- ants.getIlk(Tile) - एक स्थिति (टाइल ऑब्जेक्ट) लेता है और एक एल्क ऑब्जेक्ट (किसी दिए गए स्थान में मानचित्र बिंदु का प्रकार) देता है। इसके बाद, हम यह सुनिश्चित करने के लिए isUnoccupied() ऑब्जेक्ट के isUnoccupied() फ़ंक्शन को कॉल करते हैं कि यह संभव है कि यह एक चाल बना सके।
- Ilk.isUnoccupied स्थिति को स्वीकार करता है और हमें Ilk.isUnoccupied है कि क्या यह कदम संभव है। यह पहले के Ilk.isPassable से बेहतर है, क्योंकि यह आपको भोजन या अन्य चींटियों के लिए जाने की अनुमति नहीं देगा।
- योजनाबद्ध चरणों को ट्रैक करने के लिए आदेशों के साथ हाशप का उपयोग किया जाता है। if अभिव्यक्ति में, स्थिति !orders.containsKey(newLoc) निर्दिष्ट कुंजी के अस्तित्व की जांच करती है और टकराव से बचने में मदद करती है।

परिणाम

अंत में, हम अपने बॉट को फिर से लॉन्च करेंगे और देखेंगे कि क्या हुआ।

 C:\aichallenge>tutorial.cmd running for 60 turns ant_count c_turns climb? cutoff food r_turn ranking_bots s_alive s_hills score w_turn winning turn 0 stats: [1,1,0] 0 [1,1] - 18 0 None [1,1] [1,1] [1,1] 0 None turn 1 stats: [1,1,0] 0 [1,1] - 16 1 [0,0] [1,1] [1,1] [1,1] 1 [0,1] turn 2 stats: [2,1,0] 0 [1,1] - 16 1 [0,0] [1,1] [1,1] [1,1] 1 [0,1] ... turn 60 stats: [1,5,0] 0 [1,1] - 12 1 [0,0] [1,1] [1,1] [1,1] 1 [0,1] score 1 1 status survived survived playerturns 60 60 

बेहतर है, लेकिन अभी भी बुरा है। केवल एक चींटी बाहर आती है और हंटरबॉट से लड़ती है, हालाँकि हम आत्महत्या से बचते हैं, और यह पहले से ही एक सुधार है। इसके अलावा, हमने एक सहायक फ़ंक्शन बनाया है, जो भविष्य में हमारे लिए उपयोगी होगा।

संदर्भ

स्टार्टर पैक यहां पाया जा सकता है ।
लिनक्स / मैकओएस के लिए विंडोज के लिए उपकरण।
अनुवादित लेख: चींटियाँ ट्यूटोरियल , चरण 1: टकराव से बचना ।

पीएस जावा एप्लिकेशन सिर्फ साइट पर दिखाई देने लगे (वे अब चरण 1 में पूरा हो गए हैं), इसलिए अब मैंने केवल पहले चरण के अंत में अनुवाद करना समाप्त कर दिया है।
PPS अगर मुझे अनुवाद पसंद आया, तो मैं इसे अगले चरणों में जावा उदाहरण जोड़ते हुए अनुवाद करता रहूँगा।
PPPS एक अज्ञात हैबर-मित्र को आमंत्रित करने के लिए धन्यवाद और सामान्य देखने के लिए एक लेख प्रस्तुत करने का अवसर।