[Projekt] Devblog o sztucznej inteligencji i pythonie

[KaYou]

Witam. Jakiś czas temu, zgodnie z zachęceniami użytkowników tego forum postanowiłem "odpalić" devblog poświęcony sztucznej inteligencji i python'owi.

http://jakubniwa.pl

Od strony implementacji odrazu mogę powiedzieć, że jest żałośnie, validator świeci na czerwono i pewnie dopatrzycie się wielu niedociągnięć czy archaicznych rozwiązań, lecz staram się skupić na treści i przygotowywaniu bogatych pod względem dydaktycznym materiałów. Z czasem postaram się dodać źródła w innych językach programowania, oraz materiały przynajmniej po angielsku, może po niemiecku.

 

Jestem otwarty na wszelkie propozycje dotyczące nowych artykułów, czy uwagi dotyczące starych, prośby o dokładniejsze wyjaśnienie, napisanie pseudokodu. Jako, że jestem stałym bywalcem tego forum - możecie pisać tutaj w temacie, na priva, lub na "funpage"'u facebookowym.

 

Polecam i zapraszam

kayou

 

PS. "Przepraszam za reklamy ale tak proponowali panowie z adkontekstu"

[KaYou]

Witam, chciałem zaprezentować coś, co wkońcu bezpośrednio związanego z gamedevem:

 

 

 

http://jakubniwa.pl/PL/filmy/Kolonia%20pszcz%C3%B3%C5%82%20z%20u%C5%BCyciem%20silnika%20panda3d

 

Jest to filmik, który pokazuje "życie" roju sztucznych pszczół zbierających nektar z kwiatów.

Całość zrealizowana jest w pythonie, wraz z użyciem numpy oraz pandy3d.

 

Założenia są następujące:

im pszczoła jest bliżej kwiatka (d

jeżeli kwiat nie ma już nektaru staje się nieaktywny

pszczoła nie może zbierać nektaru z nieaktywnego kwiatka

pszczoła posiada przyśpieszenia x, y, z oraz pozycję

sieć neuronowa steruje przyśpieszeniami pszczoły, a nie bezpośrednio pozycją (dzięki czemu zadanie nie jest za łatwe)

kwiat po jakimś czasie znów staje się aktywny.

 

Sieć neuronowa była trenowana moją własną metaheurystyką (odmiana PSO), która również niedługo zostanie opisana w formie artykułu.

 

Post zostanie aktualizowany gdy dodam opis metod.

[KaYou]

Witam,

Na stronie w dziale źródła jest dostępna paczka do algorytmów roju wraz z zaimplementowanym algorytmem PSO w języku C++.

 

W celu optymalizacji własnego zadania, wystarczy stworzyć klasę dziedziczącą po CZadanieOptymalizacyjne, nadać jej wymiarowość, oraz nadpisać evala. Następnie podać wskaźnik na ten obiekt do algorytmu PSO, w CSwarm ustalić warunek stopu [Warunek stopu znajduje się w CSwarm, by można było porównywać różne implementacje] i gotowe. Kod można używać we własnych projektach, byłoby miło, gdyby znalazły się tam informacje o źródle

 

Z chęcią pomogę w adaptacji tego rozwiązania do własnych projektów, wyjaśnie wątpliwości.

 

Tak na marginesie: Specem od C++ nie jestem, więc może być tam kilka "dziwnych rozwiązań".

 

Pozdrawiam.