रूसी एआई कप 2012 में जीत का रास्ता

नमस्कार, खभ्रवर्णों!
मैं आपके ध्यान में कोडतंक 2012 प्रोग्रामिंग प्रतियोगिता के फाइनल में उनकी भागीदारी और जीत का इतिहास लाता हूं।



मुझे होबे पर प्रतियोगिता के बारे में पता चला, और अधिक जानकारी प्राप्त करने का फैसला किया, परियोजना की वेबसाइट पर गया। मैं एक tambourine के साथ नृत्य के बिना लिनक्स के तहत C ++ में लिखने के अवसर से प्रसन्न था। मैंने तुरंत सोचा कि जावा / पायथन जैसी भाषाओं में लिखने वाले प्रतिभागियों की तुलना में प्रदर्शन में लाभ होगा। खैर, मुझे प्रतियोगिता का प्रारूप खुद पसंद आया: पहले दौर से दो हफ्ते पहले, फिर एक हफ्ते के बीच के दौर के बीच। आपको भयानक ज़ीनोट में एक सही ढंग से काम करने वाले कोड को जन्म देने की आवश्यकता नहीं है, लेकिन आप अपेक्षाकृत शांत रूप से सब कुछ खत्म करने और प्रोग्राम करने के बारे में सोच सकते हैं। नियमों के आगे के अध्ययन और साइट पर झगड़े को देखने के लिए केवल भाग लेने के निर्णय को मजबूत किया: मैं एआई को एक जटिल और खराब परिभाषित वातावरण में बोर्ड गेम जैसे पूरी तरह से औपचारिक रूप से प्रोग्रामिंग करने में अधिक रुचि रखता हूं।

खेल विश्व संक्षिप्त

एक आयताकार क्षेत्र पर, 6 आयताकार टैंक सवारी और शूटिंग करते हैं। पहले, खुद के लिए प्रत्येक (राउंड 1), फिर दो (राउंड 2) की तीन टीमें और तीन टैंकों (फाइनल) की दो टीमें। मैदान काफी छोटा है, आश्रय केवल तीन तीन से तीन की लड़ाई में दिखाई दिया, इसलिए लड़ाई असली मांस में बदल जाती है। स्थानांतरित करने के लिए, आपको स्वतंत्र रूप से दाएं और बाएं पटरियों को नियंत्रित करने की आवश्यकता है, और भौतिकी काफी जटिल है, बॉक्स 2 डी (बाद में, रिवर्स इंजीनियरिंग जैसा कुछ दिखाया गया था कि इसके जावा समकक्ष Phys2D का उपयोग किया गया था)। टैंक बल्कि अनाड़ी हैं, वे केवल किसी तरह तेजी से सीधे आगे बढ़ सकते हैं, वे एक मोड़ के दौरान व्यावहारिक रूप से बंद हो जाते हैं। टैंकों में फायरिंग के लिए बंदूक के साथ एक बुर्ज होता है, और पटरियों की मदद से पूरे पतवार की रोटेशन गति की तुलना में बुर्ज की घूर्णन गति बहुत कम होती है। गोले की उड़ान की गति भी कम है और लंबी दूरी पर चकमा देना काफी संभव है।

टैंक में दो तरह के हिट पॉइंट होते हैं: क्रू हेल्थ और टैंक आर्मर। एक टैंक को मृत माना जाता है यदि इन दोनों में से कोई भी मूल्य शून्य तक पहुंचता है। प्रक्षेप्य के कारण होने वाली क्षति को इसके प्रकार, गति, टैंक के उस भाग से निर्धारित किया जाता है जिसमें हिट हुआ था, और जिस कोण पर यह हुआ था। प्रक्षेप्य कवच में प्रवेश कर सकता है या नहीं हो सकता है, दूसरे मामले में क्षति केवल कवच पर होती है, और पहले मामले में चालक दल अभी भी इसे प्राप्त करता है। क्रू स्वास्थ्य एक बहुत ही महत्वपूर्ण विशेषता है: कम स्वास्थ्य के साथ, इंजन की शक्ति पटरियों पर संचारित होती है और बंदूक की पुनः लोड गति आधी हो जाती है। आप बोनस जमा करके स्वास्थ्य और कवच को बहाल कर सकते हैं जो गलती से नक्शे पर दिखाई देते हैं। जीवन बिंदुओं की बहाली के लिए बोनस के अलावा, एक और तीसरा प्रकार है: एक बॉक्स जिसमें तीन प्रीमियम गोले हैं। इस तरह के गोले को रिबाउंडिंग की असंभवता, अधिक क्षति और कम गति से पारंपरिक लोगों से अलग किया जाता है।

खेल तब तक खेला जाता है जब तक कि केवल एक खिलाड़ी के टैंक मैदान पर न हों, या 5000 टिक टिक तक पहुँच जाते हैं। इसके अलावा, बचे हुए लोगों को जीत की गारंटी नहीं दी जाती है: दुश्मन को नुकसान पहुंचाने के लिए, टैंकों को खत्म करने के लिए, अपने स्वयं के पुनरुत्थान के लिए स्कोरिंग किया जाता है (यह है यदि आप एक मारे गए टैंक को एक रिकवरी बोनस को धक्का देते हैं), सभी दुश्मनों को मारने के लिए, और स्थानों को संचित बिंदुओं के अनुसार आवंटित किया गया है।

प्रारंभिक रणनीति

टैंकों के व्यवहार का विश्लेषण करने के बाद, मैंने एक मॉडल के रूप में आंदोलन को टूटी हुई रेखा के साथ लेने का फैसला किया। यही है, टैंक सीधे मोड़ पर जाता है, फिर जगह बनाता है और अगले खंड के साथ सीधे आगे बढ़ना जारी रखता है। तदनुसार, समय के प्रत्येक क्षण में, यह तय करना आवश्यक है कि क्या एक सीधी रेखा में आगे बढ़ना जारी रखना है या एक मोड़ शुरू करना है। ऐसा करने के लिए, मैंने एक दिशा-निर्देश शुरू किया, जहाँ मैंने इस दिशा में बाधा की दूरी बनाए रखी। सरणी में शून्य दिशा आगे की दिशा के अनुरूप है, बाकी को सर्कल के चारों ओर समान रूप से वितरित किया गया था। बाधाओं की दूरी, साथ ही इस दिशा में बोनस की उपस्थिति / अनुपस्थिति के आधार पर, मैंने प्रत्येक दिशा का मूल्यांकन किया और सबसे अच्छा चुना (आगे की दिशा में एक अतिरिक्त बोनस प्राप्त हुआ)। इसके अलावा, उस क्षेत्र के आधार पर जिसमें सबसे अच्छी दिशा थी, मैंने पटरियों पर कई असतत गियर में से एक को शामिल किया।

स्थानीय परीक्षणों ने तुरंत असतत डायलन की अपर्याप्तता को दिखाया: यदि टैंक ने पहले बोनस को लगभग सीधे शीर्ष पर देखा, और जब वह करीब आया, पहले से ही इसे एक कोण पर देखा, तो यह तेजी से ब्रेक लगा और मोड़ना शुरू कर दिया। मैं कोड को रीमेक करता हूं ताकि आगे की दिशा में एक छोटे से सेक्टर में, बिजली की आपूर्ति "पूर्ण फॉरवर्ड" (1.0 1.0) से "सबसे तेज मोड़" (1.0 -1.0) तक आसानी से बदल जाए। टैंक ने बहुत तेज़ी से ड्राइव करना शुरू किया और बोनस इकट्ठा किया। मैंने दुश्मन के टैंकों के हमलावर वैक्टरों को विकसित करने की सबसे सरल प्रणाली को भी लागू करने की कोशिश की, लेकिन वह दूर नहीं हुई। यह सब करने से कतराते हुए, लक्ष्य चयन प्रणाली को कम से कम बंदूक मार्गदर्शन समय के आधार पर शरीर के रोटेशन और सरलतम लीड को ध्यान में रखते हुए, रणनीति का पहला संस्करण साइट पर भेजा गया।

असली लड़ाइयों ने आगे के आंदोलन के साथ पिछड़े आंदोलन को जोड़ने के लिए मजबूर किया और लक्ष्य चुनने पर दुश्मन के टैंकों की दूरी को ध्यान में रखा। मैंने लीड की गणना के लिए कोड को भी बदल दिया, प्रोजेक्टाइल की उड़ान के समय के लिए सटीक सूत्र जोड़ दिया, लेकिन एक बग पेश किया, जो अंत में, पूरी तरह से लीड को रीसेट करता है। फिर भी, इस रणनीति के साथ, मैं रैंकिंग में 200 वें स्थान पर पहुंच गया और एक अधिक जटिल एल्गोरिथ्म को लागू करना शुरू कर दिया, जिसे मैंने प्रतियोगिता की शुरुआत से ही लगभग ध्यान में रखा था।

खतरे का मैदान

नए एल्गोरिदम का मुख्य विचार एक "खतरे के क्षेत्र" का निर्माण करना था और इस "खतरे" को कम करने के लिए इसे आगे बढ़ाना था। खतरे की डिग्री की गणना एक नियमित ग्रिड पर वर्ग कोशिकाओं (अलग-अलग समय पर 10 से 16 यूनिट तक की गई) के साथ दुश्मन के टैंक की दूरी, उनकी दृश्यता और बंदूक की दिशा को ध्यान में रखते हुए की गई थी। इसके अलावा उड़ान प्रोजेक्टाइल के रास्ते में होने के खतरे को गंभीरता से जोड़ें। विशिष्ट सूत्र कई बार बदल गए हैं, गुणांक उनमें समायोजित किए जाते हैं, इसलिए मैं उन्हें यहां नहीं दूंगा। टैंक को बाधाओं के चारों ओर जाने के लिए, ठोस वस्तुओं के अंदर खतरे की डिग्री का मूल्य पर्याप्त रूप से बड़ी संख्या के बराबर सेट किया गया था। परिणामी क्षेत्र लगभग 3.5 कोशिकाओं की त्रिज्या के साथ एक परिपत्र फिल्टर द्वारा धुंधला हो गया था, जो लगभग मेरे ही टैंक के आकार के अनुरूप था।

इस कार्यक्षमता को लागू करने के लिए, मुझे ज्यामिति से गंभीरता से निपटना था। इससे पहले, मेरे पास केवल एक वेक्टर वर्ग था जिसे किसी अन्य प्रोजेक्ट से कॉपी किया गया था और ट्वीक किया गया था। अब मैंने एक मनमाने ढंग से घुमाए गए आयत के वर्ग को लागू किया है और दो ऐसे आयतों के ओवरलैप का निर्धारण करने का कार्य किया है। दुश्मन के टैंक के कुछ बिंदु से दृश्यता की जांच करने के लिए, मैंने इस बिंदु से टैंक के स्थान तक एक पतली आयत बनाई, एक शेल की चौड़ाई, और अन्य वस्तुओं के साथ इसके चौराहे की जांच की।

कई अन्य प्रतियोगियों के विपरीत, मैं डिबगिंग के लिए अपनी रणनीति के लिए ग्राफिकल इंटरफ़ेस को पेंच करने के लिए बहुत आलसी था, इसलिए मैंने मानक लिनक्स टर्मिनल की क्षमताओं की खोज में शाम बिताई। यह एक निश्चित 256-रंग पैलेट (xterm-256color) पर रंग सेट करने के लिए आदेश मिला, जिसमें 25 उन्नयन के एक काले और सफेद ढाल था। नतीजतन, मेरी रणनीति की चिप टर्मिनल में खतरे के क्षेत्र के मूल्यों के साथ चित्रों को प्रदर्शित करने की क्षमता थी। सबसे पहले, एक सेल को इसी बैकग्राउंड कलर वैल्यू के साथ दो स्पेस के अनुरूप किया गया, फिर मैंने स्पेस को U + 2584 () के साथ रिप्लेस किया और पिक्चर के रेजोल्यूशन को दोगुना कर दिया।

खतरे के मैदान पर आंदोलन

परिणामी खतरे क्षेत्र का उपयोग यात्रा की दिशा का चयन करने के लिए किया गया था। मोशन मॉडल वही रहा - टूटी हुई रेखा के साथ, इष्टतम दिशा का चयन करने के लिए केवल पहले खंड का उपयोग किया गया था। यही है, मेरा मानना ​​था कि टैंक पहले एक निश्चित कोण पर जगह बनाता है, फिर एक स्थिर गति पर सीधे जाता है, और एक निश्चित दूरी पर चलने के बाद रुक जाता है। नए एल्गोरिथ्म के पहले संस्करणों में टैंक अलग होने की स्थिति में एक अलग शाखा थी, लेकिन यह खुद को सही नहीं ठहराता था। चयनित आंदोलन मॉडल का उपयोग करते हुए, मैंने समय के साथ घटते वजन के साथ खतरे के क्षेत्र के एकीकरण को अंजाम दिया:



जहाँ - एक खतरे का क्षेत्र, और - गति मॉडल के अनुसार, समय टी पर टैंक की स्थिति। एकीकरण को संख्यात्मक रूप से किया गया था, समय कदम का चयन इस तरह किया गया था कि संबंधित स्थान कदम खतरनाक क्षेत्र की ग्रिड पिच के क्षेत्र में था। मनमाने ढंग से बिंदुओं पर खतरे का क्षेत्र मूल्य बिलिनियर फ़िल्टरिंग का उपयोग करके गणना की गई थी।

कार्यक्रम में, मैंने आंदोलन की दिशा को चुना, चालू करने के लिए आवश्यक समय की गणना की (एक स्थिर गति के सन्निकटन में) और अभिन्न के वर्तमान मूल्य में बारी समय के अनुरूप गुणांक द्वारा गुणा किए गए प्रारंभिक बिंदु पर फ़ील्ड मान लिखा। इसके अलावा, चुने हुए दिशा के साथ आगे बढ़ते हुए, इंटीग्रल के वर्तमान मूल्य को अपडेट किया और मामले के लिए पूर्ण अभिन्न माना जाता है अगर अंतिम विचार बिंदु पर एक स्टॉप बनाया गया था। यदि एक बोनस रास्ते में आया, तो अभिन्न इंटीग्रल के वर्तमान मूल्य से एक निश्चित राशि घटा दी। एक दिशा के साथ इष्टतम दूरी पाकर, मैं अगले की ओर बढ़ा। चुनी गई दिशा में सवारी करना पिछली रणनीतियों के समान आयोजित किया गया था।

सबसे पहले, मैंने उनकी स्थिति में खतरे के क्षेत्र के मूल्य को कम करके बोनस के संग्रह को लागू करने का प्रयास किया। यह इस तथ्य के कारण है कि टैंक ने बोनस के बगल में जितना संभव हो उतना समय बिताने का प्रयास करना शुरू कर दिया, बजाय उन्हें जल्दी से खाने और स्थानांतरित करने के। मुझे बोनस को एक सरणी में व्यवस्थित करना था, उन्हें टैंक की शुरुआती स्थिति से दूरी के आधार पर क्रमबद्ध करना और प्रत्येक बोनस की उपलब्धि को केवल एक बार ध्यान में रखना था।

यद्यपि टैंक बहुत अधिक बुद्धिमान हो गया, बाधाओं के पीछे छिपना सीख लिया, लेकिन इसने रणनीति की रैंकिंग को बहुत प्रभावित नहीं किया। उसने उन क्षेत्रों में खतरे में थोड़ी कमी की, जहां कम से कम एक दुश्मन दिखाई देता है, ताकि खेल के अंत में मेरा टैंक घात में न बैठे। तत्कालीन शीर्षों ने उसे लगभग तुरंत ही ले लिया: वह मैदान के केंद्र में गया और एक साथ कई हिट प्राप्त किया, क्रमशः, उसने केंद्र में खतरे के मूल्य को बढ़ाने की कोशिश की। खतरे के एकीकरण में वजन समारोह को बदल दिया: घातांक द्वारा रैखिक गिरावट को प्रतिस्थापित किया। प्रक्षेप्य की उड़ान के समय की गणना में एक बग मिला - सीसा तय किया।

घातांक के लिए वजन समारोह के परिवर्तन की शुरुआत से ही योजना बनाई गई थी, लेकिन कार्यान्वयन की जटिलता के कारण स्थगित कर दिया गया था: कोई अधिकतम समय नहीं है जिसके बाद वजन रीसेट हो जाता है। मुझे वर्तमान क्षण को मिले न्यूनतम मूल्य के साथ खतरे के अभिन्न के निचले हिस्से की तुलना करके चक्र को रोकने के लिए स्थिति को बदलना पड़ा।

शारीरिक रूप से सटीक आंदोलन और चकमा देना

इस सब के बाद, उन्होंने ट्रैफिक समस्याओं की ओर ध्यान आकर्षित किया: कभी-कभी टैंक बोनस से चूक जाता था और इसके चारों ओर हलकों में ड्राइव करना शुरू कर देता था। चूंकि खतरनाक अभिन्न की गणना गति मॉडल से लगभग स्वतंत्र थी, इसलिए मैंने भौतिकी को वास्तविकता के करीब उपयोग करने का निर्णय लिया। स्थानीय-धावक के साथ प्रयोग करने के बाद, मुझे सभी आवश्यक स्थिरांक (भौतिक इंजनों की संरचना का ज्ञान और एक ग्राफ पर आंखों द्वारा प्रतिपादक निर्धारित करने की क्षमता में बहुत मदद मिली)। पटरियों पर आपूर्ति की गई बिजली की जोड़ी के सेट के साथ ड्राइविंग दिशाओं के सेट को बदल दिया। खतरे के अभिन्न की गणना के लिए एल्गोरिथ्म में, उन्होंने टैंक की अनुमानित स्थिति के अनुरूप निर्देशांक में फ़ील्ड मान लिया। यद्यपि पिछले संस्करणों से अंतिम बिंदु पर एक त्वरित रोक थी, लेकिन यह एल्गोरिथ्म की दक्षता को प्रभावित नहीं करता था। नई गति एल्गोरिथ्म एक वास्तविक सफलता थी। मैं जल्दी से रैंकिंग में 20-30 वें स्थान पर आ गया। पहले से ही यह स्पष्ट हो गया कि जीत की कुंजी भौतिक विज्ञान की सटीक मॉडलिंग है।

हालांकि रणनीति बहुत मजबूत हो गई है, लेकिन यह सबसे ऊपर के खिलाफ पर्याप्त नहीं था। मैंने कोनों में खतरे के मूल्य को कम करने की कोशिश की, विभिन्न गुणांक को समायोजित किया, खतरे की गणना में त्वरित रोक को हटा दिया और पुनरावृत्ति की गहराई को बढ़ाने की कोशिश की: पटरियों पर एक जोड़ी क्षमता नहीं मॉडल करने के लिए, लेकिन पहले पहले लागू करें, और थोड़ी देर बाद, दूसरा, लेकिन यह पर्याप्त नहीं था सीपीयू समय।

तब मैंने प्रोजेक्टाइल चोरी को सुधारने का फैसला किया। इससे पहले, प्रक्षेप्य प्रक्षेपवक्र ने खतरे के क्षेत्र में एक महान योगदान दिया और टैंक दूर जाने की कोशिश की। लेकिन क्षेत्र का संकल्प काफी कम है, और चकमा देने के लिए बहुत कम समय है, इसलिए यह विधि अप्रभावी है। लेकिन मेरे पास भविष्य के समय (साथ ही आयतों के ओवरलैप को निर्धारित करने का कार्य) के रूप में टैंक की एक सटीक भविष्यवाणी की स्थिति थी, इसलिए मैं यह पता लगा सकता था कि क्या प्रक्षेप्य मेरे टैंक से टकराएगा और, यदि हां, तो किस कोण से। विशिष्ट प्रक्षेपवक्रों के लिए अभिन्न अभिन्न अंग में उचित मूल्यों को जोड़कर, मैं एक को चुन सकता हूं जिसमें कम से कम हिट होंगे और वे रिकोषेट की अधिक संभावना होगी। यह दूसरी सफलता थी, फिर से सटीक भौतिकी से जुड़ी। इस रणनीति के साथ, मैं सैंडबॉक्स में 10-20 वें स्थान पर चढ़ गया और पहले दौर में तीसरा स्थान प्राप्त किया।

इसके अलावा, टैंक में हिट / मिसाइल पैठ का निर्धारण केवल पर्याप्त नहीं था। जिस कोण पर गोले टकराए, उस पर ध्यान देकर एक गंभीर लाभ दिया गया। यह उसके लिए धन्यवाद था कि मैंने मध्यम दूरी पर अधिकांश हिटों को रिकोशे में कम करना शुरू कर दिया। तब मैंने दीवारों के साथ टकराव को ध्यान में रखते हुए गोले से सुधारने की कोशिश की जब मैं क्षेत्र की सीमाओं के पास था, लेकिन मुझे प्रभाव के दौरान प्रेषित आवेग के लिए शारीरिक रूप से बेतुका परिणाम मिला और इस सुधार के कार्यान्वयन को स्थगित कर दिया।

लगातार चयन

मैंने दूसरे दौर के रीफ़ैक्टरिंग और कोड को अनुकूलित करने से पहले एक सप्ताह बिताए, गुणांक के साथ प्रयोग किया और कई टैंकों को फायर करने के सिंक्रोनाइज़ेशन सिस्टम। सिंक्रनाइज़ेशन सिस्टम ने खुद को सही नहीं ठहराया, और इसलिए, बाद में, मैंने धीरे-धीरे सिंक्रनाइज़ेशन गुणांक को कम कर दिया जब तक कि मैंने इसे पूरी तरह से बंद नहीं कर दिया। एक लक्ष्य चुनते समय दुश्मन के टैंक के अभिविन्यास का एक खाता भी बनाया, जो मुझे सैंडबॉक्स में पहले स्थान पर लाया। हालांकि, दूसरे दौर में पता चला कि मेरी रणनीति टीम की लड़ाई में अपेक्षाकृत कमजोर है।

स्थिति में सुधार करने के लिए, मैंने खतरे के क्षेत्र को संशोधित किया ताकि टैंक एक दूसरे के करीब रहने की कोशिश करें, लेकिन काफी करीब नहीं, और एल्गोरिदम में इष्टतम स्थिरांक चुनने की समस्या को गंभीरता से संबोधित करने का भी फैसला किया। ऐसा करने के लिए, मैंने स्थिरांक के स्थिरांक के साथ स्वचालित रूप से रणनीतियों को लॉन्च करने के लिए एक प्रणाली लागू की (रिवर्स इंजीनियरिंग लोकल-रनर के लिए ud1 के लिए धन्यवाद और किसी भी संयोजन में रनिंग रणनीति के लिए Run.class) और एक आनुवंशिक एल्गोरिथ्म का आयोजन किया: विभिन्न स्थिरांक के साथ रणनीतियों का एक पूल है, वे युग्मित खेलते हैं। प्रत्येक के साथ एक-दूसरे से लड़ता है और परिणामों के अनुसार सबसे खराब म्यूटेशन के साथ खारिज और कॉपी किया जाता है। इस तरह के अनुकूलन के परिणामों के आधार पर, मेरी रणनीति ने दुश्मन पर आक्रामक हमला करना शुरू कर दिया। सामूहिक मन भी दीवार के प्रभाव की भौतिकी से निपटता है: Phys2D इंजन में एक त्रुटि थी और जो संचरित गति मुझे संचरित गति के लिए मिली थी वह वास्तव में वास्तविकता के अनुरूप थी। नतीजतन, मेरा टैंक क्षेत्र की सीमाओं के पास व्यवहार करने के लिए अधिक सार्थक हो गया।

सटीक भौतिकी शूटिंग

लेकिन यह सब पर्याप्त नहीं था, और फाइनल से पहले, कम और कम समय था। और मैंने शूटिंग प्रणाली को मौलिक रूप से सुधारने का फैसला किया: लक्ष्य को दिशा चुनने पर दुश्मन के टैंकों की सटीक भौतिकी को ध्यान में रखना। चूंकि यह सभी विकल्पों के माध्यम से सॉर्ट करने के लिए पर्याप्त संसाधन नहीं है, इसलिए मैंने खुद को उन मामलों में सीमित करने का फैसला किया जब टैंक दोनों पटरियों को एक ही शक्ति प्रदान करता है। इन मामलों में भविष्य में टैंक के संभावित पदों की मुख्य श्रेणी को परिभाषित करने वाले पूर्ण आगे और पूर्ण पिछड़े शामिल हैं। चूंकि इन मामलों में बलों की कोणीय गति अनुपस्थित है, सभी कोणीय मात्राएं सामान्य हैं, और केवल टैंक की स्थिति और गति भिन्न होती है। इसके अलावा, स्थिति दो वैक्टर द्वारा निर्धारित की जा सकती है, उदाहरण के लिए, मामले की स्थिति "पूर्ण आगे" और स्थिति "पूर्ण पीठ" (मेरे पास पटरियों पर शून्य शक्ति पर स्थिति है और स्थिति "पूर्ण आगे" शून्य के विस्थापन के वेक्टर)। अन्य सभी पदों को रैखिक प्रक्षेप द्वारा प्राप्त किया जा सकता है।

एक निश्चित समय पर टैंक के संभावित पदों की सीमा को जानने के साथ-साथ एक ही समय में प्रक्षेप्य की स्थिति, मुझे लगता है कि इसमें होने वाली सब्रेंज, इस सबरेंज को निश्चित संख्या में अंक प्रदान करें, जो समय और प्रभाव के कोण पर निर्भर करता है, और समय में अगले बिंदु पर आगे बढ़ें। संभावित पदों की पूरी श्रृंखला को एकीकृत करते हुए, मुझे इस शेल के अनुरूप कुल अंक मिलते हैं। शॉट के संभावित दिशाओं के माध्यम से जाना और बुर्ज टर्न टाइम को ध्यान में रखते हुए, मुझे सबसे इष्टतम एक लगता है और, यदि संभव हो तो, शूट करें। यह तीसरी सफलता थी, फिर से सटीक भौतिकी से संबंधित। अद्यतन रणनीति ने फाइनल के पहले भाग में पहला स्थान प्राप्त किया, और ब्रेक के दौरान मैंने चौराहों को खोजने के साथ बग को सही करके इसे सुधार दिया, पहले से ही उड़ने वाले प्रोजेक्टाइल से बिंदुओं को ध्यान में रखते हुए सबसे बड़ी संभावित रेंज को कवर करने के लिए, और उन पदों को भी त्याग दिया जिसमें दुश्मन टैंक खुद को पाता है। बाधाओं के अंदर।

मैंने जो कुछ भी योजना बनाई थी, उसे लागू करने के लिए, मुझे फिर से ज्यामिति से निपटना पड़ा, पहले लिखे गए आयतों का प्रतिच्छेदन पर्याप्त नहीं था। अब मैंने एक सीधी रेखा के साथ एक यादृच्छिक रूप से उन्मुख आयत को आगे बढ़ाते हुए कई पदों को पाया, जिस पर यह आयत एक अन्य स्थिर आयत को ओवरलैप करता है। मैंने विशेष रूप से एक विशेष मामले को लागू किया जब एक चलती आयत में शून्य आयाम होते हैं, अर्थात यह एक बिंदु है।

संभावित पदों की सीमा पर एकीकरण पूरी तरह से तुच्छ नहीं था। टैंक के लिए अछूता क्षेत्रों को कवर करने के लिए पसंद करने के लिए, आग घनत्व को उन जगहों पर जोड़ने के बजाय जहां पहले से ही हिट है, मैंने अंकों की कम मूल्यों के अभिन्न अंग पर प्रभाव को मजबूत किया और बिजली परिवर्तन के माध्यम से बड़े लोगों के प्रभाव को कमजोर किया:



मैंने सरल थकावट वाली खोज से नहीं, बल्कि शॉट की सबसे अच्छी दिशा के लिए खोज की, लेकिन एल्गोरिथ्म के अनुसार, रोकने के तरीके के समान है। दुश्मन के टैंक पर बीम के चारों ओर समान रूप से कई दिशाओं की जांच करने के बाद, मैंने सबसे अच्छा चुना, कोणीय पिच को आधा कर दिया और जो मिला था उसके चारों ओर दिशाओं की जांच की। इस प्रक्रिया को दोहराते हुए कई बार पुनरावर्ती और इसके अतिरिक्त बंदूक की वर्तमान दिशा की जांच करते हुए, मैं एक और दुश्मन टैंक में बदल गया।

असत्य विचार

शायद मेरे पास जो सबसे महत्वपूर्ण सुधार था, वह था दुश्मनों के प्रति टैंक की बग़ल का स्वत: उन्मुखीकरण। इस प्रणाली की कमी के कारण, लंबी दूरी की लड़ाई में मेरे टैंक अपेक्षाकृत कमजोर थे और उन्हें तेजी से भागना पड़ा जिसमें जोखिम बहुत अधिक थे। मेरी शारीरिक शिक्षा ने मुझे स्केलर खतरे के क्षेत्र को एक चौगुनी के साथ बदलने के लिए प्रेरित किया, अर्थात् प्रत्येक बिंदु पर पांच परिपत्र हार्मोनिक्स को संग्रहीत करने के लिए। लेकिन इससे खतरे के क्षेत्र से चयन के कार्य में पांच गुना से अधिक की मंदी होगी, और मेरी रणनीतियों को पहले से ही उपलब्ध प्रोसेसर समय की सीमा पर निष्पादित किया गया था।

एक और असत्य अवसर हवा में गोले की टक्कर रिकॉर्ड करने के लिए है। जब फायरिंग ने मुझे यहां रोका तो अन्य गोले से बचने के लिए खुद को सीमित करने की असंभवता। दुश्मन के गोले का एक बड़ा प्रतिशत अपने आप बंद हो जाता है और यदि आप परिहार जोड़ते हैं, तो आपको खतरनाक दुश्मन के गोले पर शूट करने के लिए एक कोड भी लिखना होगा।

आप प्रतियोगिता वेबसाइट पर मेरी प्रोफ़ाइल में झगड़े की रिकॉर्डिंग देख सकते हैं ।
रणनीति के अंतिम संस्करण का स्रोत कोड यहां पाया जा सकता है ।
निरंतर अनुकूलक कोड यहाँ है ।