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ss19:exkurs_genetische_algorithmen
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ss19:exkurs_genetische_algorithmen [2019/08/11 12:52] feuerhahn |
ss19:exkurs_genetische_algorithmen [2019/08/11 15:58] (aktuell) feuerhahn [Zweites Modell: Bipedal Walker] |
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| Wichtig ist hier besonders die generelle Standardabweichung vom Mittelwert.\\ | Wichtig ist hier besonders die generelle Standardabweichung vom Mittelwert.\\ | ||
| Je geringer die Abweichung, desto zuverlässiger ist auch, dass er Algorithmus in allen Durchläufen ca. ähnlich funktioniert.\\ | Je geringer die Abweichung, desto zuverlässiger ist auch, dass er Algorithmus in allen Durchläufen ca. ähnlich funktioniert.\\ | ||
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| + | {{:ss19:c_users_veve_anaconda3_lib_site-packages_ipykernel_launcher.py_2019-08-11_13-13-33.mp4|}} | ||
| ==== Zweites Modell: Bipedal Walker ==== | ==== Zweites Modell: Bipedal Walker ==== | ||
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| Diesmal lag der Mittelwert zwar wieder nur im negativen Bereich, jedoch ist das Maximum deutlich angestiegen. Die Maximalen Werte erreichten zumindest zum Ende höhen Richtung 100 reward.\\ | Diesmal lag der Mittelwert zwar wieder nur im negativen Bereich, jedoch ist das Maximum deutlich angestiegen. Die Maximalen Werte erreichten zumindest zum Ende höhen Richtung 100 reward.\\ | ||
| - | Da der Algorithmus vielversprechend aussah, habe ich zusätzlich noch einen Zweiten Durchlauf gestartet.\\ | + | Da der Algorithmus vielversprechend aussah, habe ich zusätzlich noch einen zweiten Durchlauf gestartet.\\ |
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| **__ Mein sechster Versuch:__** sigma = 1/(i+10), keep_best = 20, population = 200, Durchläufe = 1, Generationen = 1000, hidden = 16\\ | **__ Mein sechster Versuch:__** sigma = 1/(i+10), keep_best = 20, population = 200, Durchläufe = 1, Generationen = 1000, hidden = 16\\ | ||
| - | Bei diesem Versuch habe ich den vorherigen einfach nur um seine Generationen erweitert. Interessant zu beobachten ist, dass der Mittelwert sich der 0 nähert, aber die Maxima immernoch bei 9 stagnieren. Das Bedeutet im Umkehrschluss, dass nicht die Maxima höher werden, sondern die Minima ansteigen.\\ | + | Bei diesem Versuch habe ich den vorherigen einfach nur um seine Generationen erweitert. Interessant zu beobachten ist, dass der Mittelwert sich der 0 nähert, aber die Maxima immernoch bei 9 stagnieren. Das bedeutet im Umkehrschluss, dass nicht die Maxima höher werden, sondern die Minima ansteigen.\\ |
| {{:ss19:bipe06_1.png?300|}} | {{:ss19:bipe06_1.png?300|}} | ||
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| **__ Mein siebter Versuch:__** sigma = 0.07, keep_best = 18, population = 200, Durchläufe = 3, Generationen = 1000, hidden = 16\\ | **__ Mein siebter Versuch:__** sigma = 0.07, keep_best = 18, population = 200, Durchläufe = 3, Generationen = 1000, hidden = 16\\ | ||
| - | Hier greife ich nochmal auf meinen zweiten Versuch zurück und erweitere wieder die Genrationsanzahl.\\ | + | Hier greife ich nochmal auf meinen zweiten Versuch zurück und erweitere wieder die Generationsanzahl.\\ |
| - | Wieder sehr vielversprechende Ergebnisse. Zwar komme ich nicht annähernd an die 300 reward, jedoch haben meine Walker die Hälfte davon erreichen können.\\ | + | Wieder gab es sehr vielversprechende Ergebnisse. Zwar komme ich nicht annähernd an die 300 reward, jedoch haben meine Walker die Hälfte davon erreichen können.\\ |
| Leider stagniert sich dieser Wert jedoch auch über die Generationen und mag nicht so recht weiter ansteigen.\\ | Leider stagniert sich dieser Wert jedoch auch über die Generationen und mag nicht so recht weiter ansteigen.\\ | ||
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| **__ Mein achter Versuch:__** sigma = 1/(i+10), keep_best = 20, population = 200, Durchläufe = 1, Generationen = 10000, hidden = 16\\ | **__ Mein achter Versuch:__** sigma = 1/(i+10), keep_best = 20, population = 200, Durchläufe = 1, Generationen = 10000, hidden = 16\\ | ||
| - | Da mein Computer nach einem Tag Laufzeit den Algorithmus leider nichtmehr weitergeführt hat, sondern einfach abgebrochen ist, habe ich leider keine Aufzeichnungen davon.\\ | + | Da mein Computer nach einem Tag Laufzeit den Algorithmus leider nichtmehr weitergeführt hat, sondern einfach abgebrochen hat, habe ich leider keine Aufzeichnungen davon.\\ |
| Zu sagen ist jedenfalls, dass der Algorithmus einen reward bis 100 erreicht hat und danach auf dem Wert stagnierte. | Zu sagen ist jedenfalls, dass der Algorithmus einen reward bis 100 erreicht hat und danach auf dem Wert stagnierte. | ||
| **__ Mein neunter Versuch:__** sigma = 0.07, keep_best = 18, population = 200, Durchläufe = 1, Generationen = 10000, hidden = 16\\ | **__ Mein neunter Versuch:__** sigma = 0.07, keep_best = 18, population = 200, Durchläufe = 1, Generationen = 10000, hidden = 16\\ | ||
| - | Auch hier hat mein Computer nach einem Tag Laufzeit den Algorithmus leider nichtmehr weitergeführt , sondern einfach abgebrochen, daher habe ich leider keine Aufzeichnungen davon. | + | Auch hier hat mein Computer nach einem Tag Laufzeit den Algorithmus leider nichtmehr weitergeführt, sondern ihn einfach abgebrochen, daher habe ich leider keine Aufzeichnungen davon. |
| - | Dieses Modell ist in der Laufzeit zu einem reward von ca 190-200 gekommen und Sicherlich noch ausbaufähig.\\ | + | Dieses Modell ist in der Laufzeit zu einem reward von ca 190-200 gekommen und sicherlich noch ausbaufähig.\\ |
| Vermutlich könnte man hier an den Voreinstellungen herumschrauben und somit ein besseres Ergebnis erzielen.\\ | Vermutlich könnte man hier an den Voreinstellungen herumschrauben und somit ein besseres Ergebnis erzielen.\\ | ||
| - | ==== .zip Mit allen Informationen ==== | + | {{:ss19:bipedal_walker.gif?200|}} |
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| + | ==== .zip mit allen Informationen ==== | ||
| {{:ss19:evoalgorithmus_miniprojekt.zip|}} | {{:ss19:evoalgorithmus_miniprojekt.zip|}} | ||
ss19/exkurs_genetische_algorithmen.1565520762.txt.gz · Zuletzt geändert: 2019/08/11 12:52 von feuerhahn
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