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Project Hoshimi. DAUTROY Stéphane ROGER julien BEGUE Jean-Baptiste. Plan. Les problématiques mises en jeu Description de l’algorithme de sélection du point d’injection La machine à états. Rappel. Rappel. Principe général Soigner des points malades de la carte les «  points hoshimi  »

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Presentation Transcript
project hoshimi

Project Hoshimi

DAUTROY Stéphane ROGER julienBEGUE Jean-Baptiste

slide2
Plan
  • Les problématiques mises en jeu
  • Description de l’algorithme de sélection du point d’injection
  • La machine à états
rappel1
Rappel
  • Principe général
    • Soigner des points malades de la carte les « points hoshimi »
    • Utilisation des « molécules AZN » disponibles à certains points de la carte
    • Construction par le nanoAI de nanobots soignant les points Hoshimi et d'autres les ravitaillant en molécules AZN
les probl matiques mises en jeu1
Les problématiques mises en jeu
  • La détermination du point d’injection
    • C’est le point de départ sur la carte
    • Une bonne stratégie reste inefficace si le point d’injection est mauvais
les probl matiques mises en jeu3
Les problématiques mises en jeu
  • Utilisation d’une machine à états
    • La stratégie doit être la plus générique possible
    • Décomposition du problème en états de plus en plus précis
d termination du point d injection
Détermination du point d’injection
  • Problématique
  • Solution
  • Exemple
d termination du point d injection1
Détermination du point d’injection
  • Problématique: maximiser le score d’une partie
    • Parcourir et remplir le maximum de points Hoshimi
  • Ce qui fait la différence entre les meilleures IA
d termination du point d injection2
Détermination du point d’injection
  • Maximiser le nombre de points Hoshimi parcourus et tenter d’en parcourir le plus possible en début de partie.
  • Mise en œuvre de nos connaissances relatives à la théorie des graphes et des statistiques.
d termination du point d injection3
Détermination du point d’injection
  • Méthode utilisée :
    • Lancement de voyageur de commerce sur chaque point Hoshimi admissible comme point de départ
    • Suppression des points parasites : le chemin doit être faisable dans le temps d’une partie sans la contrainte de cycle
    • Entre 50 et 100 chemins potentiels
    • Discrimination des chemins sur différents critères jusqu’a obtention du plus prometteur
slide13
Premier

point AZN

trop loin

slide14
Pas assez

de points

Hoshimi

dans le

chemin

slide15
Distance

entre les

points

Hoshimi

trop élevée

slide16
Distance

entre les

premiers

points

Hoshimi

tropélevée

Utilisation du

coefficient de

corrélation

linéaire

de la distance

entre les points

Hoshimi

slide17
Meilleur

chemin

trouvé

la machine tats
La machine à états
  • Problématique
  • Solution
  • Exemple
la machine tats1
La machine à états
  • La problématique :
    • Gestion de plusieurs stratégies en parallèles sur plusieurs niveaux.
      • Global : conquérir un maximum de points Hoshimi
      • Gérer des comportements de groupes
      • Gérer des comportements relatifs aux unités elles-mêmes.
    • Gestion de comportements spéciaux comme la fuite.
la machine tats2
La machine à états
  • L’implémentation de l’IA sous la forme d’une machine à états permet de répondre à cette problématique.
  • Permet une programmation générique et modulaire en rendant l’ajout et la réutilisation d’états très simples.
la machine tats3
La machine à états
  • Décomposition de l’IA en machine à états

Niveau Global

Strategy_Manager

Niveau Groupe

Blockers

Shooters

Needles

Collectors

Shooter

Collector

CollectAZNState

Niveau UNITE

AttackTargetState

MoveToAZNState

MoveToTargetState

MoveToHoshimiState

RestState

TransferAZNState

machine tats d un collecteur
Machine à états d’un collecteur

Aller à un point AZN

Récolter des molécules AZN

fuite

Remplir le needle

Aller à un point Hoshimi

machine tats d un groupe de collecteur
Machine à états d’un groupe de collecteur

Demander collecteurs

Relâcher collecteurs

conclusion
Conclusion
  • Code générique : utilisation des concepts objets : « design pattern », héritage, polymorphisme…
  • Concepts IA : machine à états, A-Star
  • Optimisation : Voyageur de commerce.