Генетический алгоритм для обучения ходьбе гуманоида онлайн на Intellect

Воспользовались 520 раз

Генетический алгоритм для обучения ходьбе гуманоида

Симулятор обучает популяцию простых гуманоидов ходить вперед. После каждого раунда лучшие геномы копируются, скрещиваются и мутируют, поэтому с поколениями походка обычно становится устойчивее и результативнее.

Поколение: 1 Лучший результат: 0.00 Текущий лидер: - Такт: 0

Управление

Вероятность мутации гена Количество мутации гена Чемпионы для копирования Длина раунда Качество анимации Скорость моделирования

Текущее поколение

Имя	Достигнуто	Устойчивость

Лучшие результаты

Ген	Имя	Достигнуто

Описание

Что это такое?

Это обучающая симуляция генетического алгоритма. Движение строится физически: тело состоит из связанных масс, а мышцы меняют суставы и взаимодействуют с гравитацией, трением и землей. Геном задает параметры походки: амплитуду шага, высоту подъема стопы, сгиб колена, наклон корпуса и ритм движения. Модель не использует внешние библиотеки, но сохраняет главную механику оригинала: популяция соревнуется, лучшие особи дают потомков, мутация исследует новые варианты.

Как считается оценка?

Оценка растет за продвижение вперед, ровную высоту головы, чередование шагов и устойчивое положение корпуса. Падение, слишком низкая голова и хаотичная походка уменьшают итоговый результат.

Помог ли вам этот ответ?

Нажмите оценку и напишите коротко почему. Так мы сможем сделать следующие ответы точнее и полезнее.

Насколько вы довольны ответом?

Ваш отзыв напрямую влияет на качество следующих подсказок и ответов.

Ваш вариант ответа для данного сервиса или заметили ошибку:

Интерактивная модель показывает, как генетический алгоритм может постепенно подбирать параметры походки гуманоидного персонажа. Движение рассчитывается встроенной физической моделью: точки-массы, гравитация, трение, контакт стоп с землей, ограничения длины костей и моторные суставы. У каждого участника популяции есть набор генов: длина шага, высота подъема ноги, наклон корпуса, сгиб колена, период движения и фазовый сдвиг. После каждого раунда лучшие гуманоиды получают больше шансов передать параметры следующему поколению, а мутация добавляет случайные изменения.

Алгоритмы Программирование