Preizkušanje genetskega algoritma NEAT

• Letnik 2021

Za temo raziskovalne naloge sva se odločila, ker so nevralna omrežja in genetski algoritmi zanimivi področji, ki postajata vse bolj pomembni in imata veliko možnih rab. NEAT (angl. NeuroEvolution of Augmenting Topologies) je genetski algoritem za razvoj umetnih nevralnih omrežij, ki ga je leta 2002 razvil Kenneth Stanley na Univerzi v Texasu, Austin. Algoritem spreminja tako uteži omrežja kot tudi njegovo strukturo. Prednost tega je, da nevralno omrežje v primerjavi z običajnimi tovrstnimi rešitvami hitreje doseže uporabno stanje. Preizkus je zasnovan kot preprosta igra. Algoritem bo vključen v preprostega tekača, ki se lahko premika levo in desno ter skače. Tekači bodo morali bežati skozi generirano progo s preprekami. Če bodo prepočasni, bodo uničeni. Vsak tekač bo točkovan glede na čas življenja, pretečeno razdaljo ter število pobranih zlatnikov in doseženih zastav. Bolje ocenjeni tekači bodo imeli več potomcev v naslednji generaciji primerkov. Pred začetkom urjenja uporabnik nastavi parametre razvoja (število različnih vrst v generaciji, število primerkov v generaciji, stopnja mutacij in odmiranja, zahtevana podobnost za razmnoževanje itd.) in nastavitve preizkusa, ki določajo, kako se bo proga generirala in kako hitri bodo morali biti tekači. Med razvojem algoritma bova zbirala podatke (dosežke primerkov) in jih primerjala ter poskušala ugotoviti vpliv parametrov na razvoj nevralnega omrežja.

Raziskovalna naloga:
Preizkušanje genetskega algoritma NEAT
PrenosOgled