「そらとぶあざらしさん」を遊んで頂くと、大体の温度感がご理解いただけるかと思います。 制限がされたページ今年の1月10日に、noteタイトルにもある「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！」というページを公開しました。 内容はタイトルの通りです。 ランダムに生成された2枚の画像から「エッチ」な方を選んでいくと、アルゴリズム学習によってだんだんとエッチな画像になっていくというものです。 遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！ (エッチな画像が見れるとは言っていない) より このページには、筆者のささやかな収入源として、GoogleAdSenseの広告を貼っていました。 GoogleAdSenseとは、大企業であるGoogleが運営している個人クリエイター向けの広告プログラムです。 AdSenseのポリシーとして、「性的に露骨なコンテンツ」(Sexually explici
遺伝的アルゴリズムでエッチな画像を作ろう！
おわり 二つの画像のうち、どっちの方がエッチかを選んでください。 世代交代を経るごとに、だんだんとエッチな画像が表示されるようになるはずです。 Choose the lewder one, and you can make them more lewd. You will win when the AdSense on this site is stopped by Google because of "Sexually explicit content". ENGLISH よりエッチな画像を作るために、 ぜひ色んな人に広めてください。 ツイート ・展覧会ページでこれまでの画像を公開しています。 詳しい説明 スポンサーリンク みんなの好みを学習させて、「遺伝的アルゴリズム」によってエッチな画像を自動で作るためのシステムです。 遺伝的アルゴリズムとは、あるデータを目標に近づけるために使われる
「なぜ見抜けなかったのか」 画像の選択を迫られるたびに俺は自問する。 進化の筋道を正しく予測するのは難しい。 遺伝的アルゴリズムの活用 2021年から、新たに習慣となった行為はあるだろうか。俺はある。PCの前に座り、二つの画像のうち、どっちの方がエッチかを選ぶ。これがモーニングルーティンとなっている。もちろんこれの話だ。 遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！ これまで何度も話題になっていたし、直近でも関連ツイートがバズっていたので、本記事を読む人の大半は知っているだろう。名前の通り、遺伝的アルゴリズムでエッチな画像を作るシステムである。人が画像を選択することで、よりエッチな画像が生き残り、高みへと一歩近づく。最初はノイズのようなモザイク画だったが、10,000世代を超えた現在では「女性の裸体」と認識できるものに仕上がっている。 0世代と10,000世代 現状について「最高にエッ
みんなでエッチに見える方の画像を選ぶ『遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！』→3500世代目にしておっぱいとお腹誕生へ
群青ちきん @miseromisero エッチな画像が欲しかったので、遺伝的アルゴリズムでエッチな画像を生成するシステムを開発しました。サイトでみなさんの好みを送り続けると、だんだんとエッチな画像が表示されるようになるはずです。 エッチな画像を作るために、よければRT等お願いします。 gamingchahan.com/ecchi 2021-01-10 19:24:01
作ったモノ 次の機能を実装してみました 1. 最新の為替レートを取得し続けるプログラム 2. AIを稼働させ自動売買するプログラム 3. 最新のデータを元に新しいAIを遺伝的アルゴリズムで生成するプログラム 4. AIのパフォーマンスを測定して引退と取引通貨単位を管理するプログラム 背景 OANDAが提供している取引用APIが、かなり良い感じだったので実現できました。 特に1通貨単位(1ドル単位)で売買できるため、AI100個動かし取引を重ねても損失は1日数十円に収まります。試験時に売買システムがバグで暴走しても安心です。このAPIが無ければ個人では実現出来なかったので、良い時代になったなーと思います。 http://developer.oanda.com/rest-live/development-guide/ 遺伝的アルゴリズムの特徴 最適化問題の準最適解を短時間で解ける。 最適化問題
「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！」がまるで意思があるかのように1日で大きな変貌を遂げてしまう→その原因も判明する
楓蛙 @kaede_gaeru なんとなく最近見守ってた遺伝的アルゴリズムちゃんが、昨日の時点では１枚目みたいな状態だったのに、いつの間にか２～３枚目のような溶け方を経て、現在は４枚目のような形に再形成されていってる…。 pic.twitter.com/ThSoxlGubO 2021-05-16 07:00:08
群青ちきん @miseromisero エッチな画像が欲しかったので、遺伝的アルゴリズムでエッチな画像を生成するシステムを開発しました。サイトでみなさんの好みを送り続けると、だんだんとエッチな画像が表示されるようになるはずです。 エッチな画像を作るために、よければRT等お願いします。 gamingchahan.com/ecchi 2021-01-10 19:24:01
物理モデルのガンダムを遺伝的アルゴリズムで歩かせたムービーがすごい
3Dと物理エンジンを使っていろいろな実験を行っているむにむにさんが、「ガンダムを遺伝的アルゴリズムで歩かせた」というムービーをニコニコ動画とYouTubeにアップしています。そもそも遺伝的アルゴリズムというのが何かわからなくても、それを説明してくれるムービーも用意されているので、いったいどれだけすごいことを試行錯誤しているのかがわかるようになっています。 YouTubeでのアカウントは「3D Creature Physics(99munimuni)」という名前になっています。 ガンダムを遺伝的アルゴリズムで歩かせた。walked the Gundam By genetic algorithm - YouTube すでに物理エンジンでガンダムを歩行させることに成功したむにむにさんが挑戦したのが、遺伝的アルゴリズムで歩行を改善していくということ。 このザクっぽい単純モデルだとたくさんのモデルを
まとめ 遺伝的アルゴリズムでエッチな絵を作る試み、ついにどこからどう見てもセクシーなお姉さんが出現 4000〜5000世代を中心にまとめました。 451896 pv 874 551 users 229
にゃんふ on Twitter: "遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！ https://t.co/44bmEwFWqI 0～10190世代目まで動画にした 進化の過程を見よ https://t.co/iq9HhNkFuh"
遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！ https://t.co/44bmEwFWqI 0～10190世代目まで動画にした 進化の過程を見よ https://t.co/iq9HhNkFuh
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 検索すれば、ファミコン風にアレンジした曲が多数ヒットする。これは音楽の知識があり機材などが整っている人が独自に編曲したものが多い。しかし、ファミコン音楽特有の制約を破っているものがほとんどだ。 ファミコン音楽特有の制約とはなにか。ファミコンに搭載される音源チップの機能が制限されているため、ファミコン音楽では一度に同時に鳴らせる最大同時発音数が限られる。その最大同時発音数は4音で、方形波2音、三角波1音、ノイズ1音と音の種類も決まっている。ファミコン音楽には、最大同時発音数4音の制約が存在するわけだ。 そこで今回は、ファミコン音楽の制約を守り、音楽未経験者でも気軽にファミコン風音楽へ自動編曲
遺伝的アルゴリズムを楽しく理解できるサイトをまとめてみた - download_takeshi’s diary
女優の菊川怜さんが学生時代に研究テーマにしていたという事で有名な「遺伝的アルゴリズム」ですが、名前の仰々しさとは裏腹に、意外と直感的に理解できる取っ付きやすいアルゴリズムだったりします。 それにしても菊川怜さん、美人ですねー。こんな先生にイロイロと教えてもらいたかったなぁ。。。 という願望はおいといて、「遺伝的アルゴリズム」を目で見て＆手で触って、直感的に「理解したつもり」になれそうなサイトをまとめてみました！ 学術的なことはガン無視でいきます。 動画で見て雰囲気を知る まずは動画で見て楽しみましょう。ニコ動から何本か動画を紹介します。 【人工知能】物理エンジンで人工生命つくって学習させた http://www.nicovideo.jp/watch/sm6392515 いきなりですが、強烈なインパクトをはなつ動画です。 人工生命がうにょうにょ動きながら、勝手に「歩き方」を学んでいきます。超
遺伝的アルゴリズム(GA)でサーバの自動チューニングをします。 GAを機械学習を一つと書いてしまいましたが違うようなのでタイトルを変更させて頂きました。 遺伝的アルゴリズムについては↓の動画が分かりやすいです http://www.youtube.com/watch?v=yZJ1V-zv_gU まずは通常の負荷テストができるところまで準備する必要があります。攻撃用のサーバをターゲットと(ネットワーク的に)近い場所に用意してください。負荷を掛ける側(Attacker)にも相応のスペックは必要です。 ストレスツールはコマンドラインから利用出来るものでしたらなんでもかまいません。ab(Apache Bench)などは最初から入っているので手軽ですが、今回は「グリーン破壊」というソフトを利用しました（グリーン破壊のインストール方法は本家サイトに譲ります） 自動チューニングを行うにあたり、ターゲット
遺伝的アルゴリズムは与えられた問題を「設定されたテーマ」に従って解決策を導き出すというもの。コンピューターが何度も何度も試行して最適解と思われるものを探すため、人間が思いつかないような答えを導き出すことがあります。クリエイティブ・コーダーのジョエル・サイモン氏は、ある学校の間取りを遺伝的アルゴリズムを使って最適化しました。実際にどのような間取りに最適化されたのか、サイモン氏自らが解説しています。 Joel Simon http://www.joelsimon.net/evo_floorplans.html サイモン氏は遺伝的アルゴリズムを使って間取り図を最適化する「Evolving Floor Plans」と呼ばれる研究プロジェクトを行っています。同氏はプロジェクトの一環として、実際の学校の間取り図を遺伝的アルゴリズムで最適化することにしました。 以下の画像は最適化を行う前の学校の間取り図
レベルデザインに遺伝的アルゴリズムを活用する
2015年Apr6日レベルデザインに遺伝的アルゴリズムを活用する こんにちは。オインクゲームズの新藤です。 先日、弊社のデジタルゲーム第二弾となる「OLYM」がリリースされました。OLYM はターン制限のあるパズルゲームで、各ステージごとに決められたターン数が設けられてています。このターン数以内に目標を達成できないと、クリア失敗になってしまいます。そのため、このターン数をどう決めるかが、難易度に大きく影響する一因となっています。OLYM では、ステージごとのターン数を決定するのに遺伝的アルゴリズムを活用したので、今日はそれをご紹介します。 最終的にやったことは非常にシンプルです。端的に言えば、AI に実際にパズル解かせて、何手で解けたかをレベルデザインの参考にするということです。この AI を作る際に、遺伝的アルゴリズムを活用しました。そもそもは「自動でパズル解いてくれる AI がいたら面
ソフトウェア等のご利用にあたって このソフトウェア等は伊庭研究室が作成し、無償で配布しているものです。出版社が提供するサービスではありません。 このソフトウェア等の著作権は、伊庭研究室が保持しています。ダウンロードしたソフトウェア等を再配布することはできません。 このソフトウェア等に起因するいかなる損害に対しても、伊庭研究室は何ら責任を負いません。 伊庭研究室は予告なくソフトウェア等の内容を更新したり、提供を中止することがあります。 配布ソフトウェア LGPC for Time series prediction：GPを用いた株価や金融データの予測を実験できます。 多目的最適化シミュレータ：多 目的最適化問題に対してパレート最適化を実験できます。 ポートフォリオ最適化シミュレータ： ナスダックのデータをもとにしてポートフォリオ構築を実験できます。 STROGANOFFシミュレータ(Patt
前回は私が作成したアルゴリズムで漕いだ。 今回はコンピュータにアルゴリズムを学習させる。 遺伝的アルゴリズムを用いた。 コンピュータは私のアルゴリズムを超えられるか？ 評価：踏み台の初期位置からの最大移動距離で決めている。 選択：評価の高いほうから4人を選ぶ。 交叉：4人(A,B,C,D)からランダムに2人選ぶ(AとAなど同じ人を選ぶ場合もある)。一方から遺伝子の前半、他方から遺伝子の後半をもらう。 突然変異：ランダムな場所を選び、0と1を逆転させる。何箇所行うかはランダムに決める(0個から3個の間)。 ニコニコ動画版 https://www.nicovideo.jp/watch/sm16212939 #むにむに #munimuni #物理エンジン #遺伝的アルゴリズム
遺伝的アルゴリズム - Wikipedia
遺伝的アルゴリズム（いでんてきアルゴリズム、英語：genetic algorithm、略称：GA）とは、1975年にミシガン大学のジョン・H・ホランド（John Henry Holland）によって提案された近似解を探索するメタヒューリスティックアルゴリズムである。人工生命同様、偶然の要素でコンピューターの制御を左右する。4つの主要な進化的アルゴリズムの一つであり、その中でも最も一般的に使用されている。 概要[編集] 遺伝的アルゴリズムはデータ（解の候補）を遺伝子で表現した「個体」を複数用意し、適応度の高い個体を優先的に選択して交叉・突然変異などの操作を繰り返しながら解を探索する。適応度は適応度関数によって与えられる。 この手法の利点は、評価関数の可微分性や単峰性などの知識がない場合であっても適用可能なことである。 必要とされる条件は評価関数の全順序性と、探索空間が位相（トポロジー）を持っ
プロンプトを遺伝的アルゴリズムで自動最適化するプロンプトエンジニアリング手法『Promptbreeder（プロンプトブリーダー）』 | AIDB
関連研究 ■GPT-4などのLLMに「自らの論理的な整合性をチェック」させるフレームワーク『LogiCoT』と実行プロンプト ■LLMの出力から誤り（ハルシネーション）を減らす新手法『CoVe（Chain-of-Verification）』と実行プロンプト ■LLMに自身のハルシネーション（幻覚）を「自覚」させ、減らす方法 従来の課題 手作りのプロンプト戦略 現在、プロンプトエンジニアリングの分野で広く用いられているChain-of-Thought（CoT）やその派生テクニックは、基本的には手作りです。特定のタスクや問題に対して最適なプロンプトを設計する際に、人の専門家が手動でプロンプトを生成しています。 自動化の必要性 手作りのアプローチは効果的である場合も多いですが、スケーラビリティに欠けるという問題があります。大規模言語モデル（LLM）が多様なタスクで使用される現代においては、プロン
楓蛙 on Twitter: "なんとなく最近見守ってた遺伝的アルゴリズムちゃんが、昨日の時点では１枚目みたいな状態だったのに、いつの間にか２～３枚目のような溶け方を経て、現在は４枚目のような形に再形成されていってる…。 https://t.co/ThSoxlGubO"
なんとなく最近見守ってた遺伝的アルゴリズムちゃんが、昨日の時点では１枚目みたいな状態だったのに、いつの間にか２～３枚目のような溶け方を経て、現在は４枚目のような形に再形成されていってる…。 https://t.co/ThSoxlGubO
マリオをある意味スーパープレイな遺伝的アルゴリズムとニューラルネットワーク学習のみで全自動クリアしてしまう「MarI/O」
進化的アルゴリズムの1つである遺伝的アルゴリズムと人工神経回路網(ニューラルネットワーク)を用いて、人間が解法を教えることなく、機械学習のみで「スーパーマリオワールド」のドーナツ平野1をクリアすることに挑んだプログラムが「MarI/O」です。 プログラムを作ったのはセス・ブリングさんで、ソースコードはPastebinで公開されています。 NEATEvolve.lua - Pastebin.com http://pastebin.com/ZZmSNaHX Watch this learning AI smash Super Mario World with ease http://thenextweb.com/insider/2015/06/14/watch-this-learning-neural-network-annihilate-super-mario-world-with-ease
実践 遺伝的アルゴリズム
本書は、人工知能の技術の1つである遺伝的アルゴリズムを用いて、「ナンバーエリア」または「四角に切れ」と呼ばれる、数字だけではなく長方形という図形的な要素が入ったパズルの問題の自動生成について説明します。 理論の説明は最小限にし、実装を詳細に説明。後半ではパズル作家が問題を作る際に考慮するような、パズル問題として差をつける特長をプログラムに組み込むことも説明します。本書でナンバーエリアに挑戦することで、さまざまなパズル生成への応用力が身につき、パズル以外への適用も可能になるでしょう。 なお、本書はEbook版のみの販売です。 まえがき はじめに 本書の表記 サンプルコードの使用について 意見と質問 導入部 遺伝的アルゴリズムとは 巡回セールスマン問題への適応例 1章 遺伝的アルゴリズムとは 最適化問題 遺伝的アルゴリズム 2章 巡回セールス問題への適用 巡回セールスマン問題 GUIプログラム
前回の記事 pythonと遺伝的アルゴリズムで作るFX自動売買システム その1 遺伝的アルゴリズムでFX自動売買 その2 進化する売買AIの実装 今回作るモノ 自動売買システムを作ったときに使ったOandaAPIの紹介と、売買注文の発注機能について書いていこうと思います。 自動売買で使ったOandaAPI 5種類のAPIを使って構築しました。詳細はOandaのAPIDocument参照 OAuth2のTokenは、口座開いてログインするとWebで発行できます。 トークンはcurlコマンドHeaderのAuthorization: Bearer ********に設定します。 """ 01.アカウント情報API curl -H "Authorization: Bearer ********" https://api- fxtrade.oanda.com/v1/accounts/12345 "
【公園】フラクタルと遺伝的アルゴリズムで木を作った
公園に木を追加した。参考文献・L-System http://ja.wikipedia.org/wiki/L-system・形態の生命誌・枝分かれYouTube版 http://www.youtube.com/watch?v=ejdz0nw_jrc
by fdecomite 複数の個体の中から、適応度の高い個体を優先的に選んで組み換え・突然変異などを繰り返し、解を探索していく「遺伝的アルゴリズム」がどういう仕組みなのか、2分で説明したムービーがYouTubeで公開されています。 Two Minute Papers - How Do Genetic Algorithms Work? - YouTube これは、物事を2分間で説明する「Two MinutePapers」というYouTubeのムービーシリーズの1本で、Károly Zsolnai-Fehérさんが作ったもの。 ムービーの中でわかりやすい事例としてあげられているのは、「できるだけ既定のコースを進める車を自動で生み出す」という目的を遺伝的アルゴリズムでやってみるというBoxCar2D。 三角形といくつかのタイヤをつけた「車」をコンピューターが生成、できるだけ先へ進むことを目指し
できる！遺伝的アルゴリズム
オープンソースカンファレンス 2009 Hokkaido with LDD での遺伝的アルゴリズムの説明です。Read less
【イベント】『アストロノーカ』20周年イベントで明かされる魅力の神髄とは…害獣バブーの遺伝的アルゴリズムにAI学会が注目!? | gamebiz
【イベント】『アストロノーカ』20周年イベントで明かされる魅力の神髄とは…害獣バブーの遺伝的アルゴリズムにAI学会が注目!? モリカトロンは、1月15日に、『アストロノーカ』の発売20周年を記念する、メモリアルトークイベント「アストロパーティー2019」を開催した。20年の時を経て、『アストロノーカ』に詰め込まれたAI技術の全てが公開された本イベントの内容をレポートしていく。 そもそも『アストロノーカ』という作品は、1998年8月27日に、エニックスが発売したプレイステーション用の育成シミュレーションゲームだ。「アストロパーティー2019」を開催するにあたり、スクウェア・エニックスも協力している。 会場となった渋谷のトークライブハウス「LOFT9 Shibuya」では、トークライブの開催に合わせて、開発者たちが原案したコラボメニューの販売も行われた。 本イベントには、『アストロノーカ』製作
TypeScriptと遺伝的アルゴリズムの勉強のために、 こちらページ のプログラムをTypeScriptに書き換えてみます。 PythonにはあるけどTypescriptにはない関数なんかもあるので、そういう関数も他のサイトを参考にしつつ実装して進めます。 遺伝的アルゴリズムの解説は、参考ページや、そこにリンクのあるスライドがとても詳しいので、そちらを参照してください。 ソースコードはこちらで公開しています。 追加した算術関数 ここは本質ではないので、参考サイトのコピペで済ましています。 Sum 配列の合計を求める関数 参考サイト
【公園】遺伝的アルゴリズムで二足歩行を学習させた
人型のロボットを作って遺伝的アルゴリズムで二足歩行の学習をさせた。遺伝子：各関節の角度。5つの動作分(0(初動),1,2,3,4)動作：0⇒1⇒2⇒3⇒4⇒1⇒･･･。0は最初だけ。1から4を繰り返す。2動作ずらして左右対称評価：倒れるまでに前進した距離選択：評価の高いものから5体交叉：評価の高い5体からランダムに2体選んで遺伝子を混ぜる突然変異：遺伝子1個～2個に対してランダムな値(角度)を足すBGMは「甘茶の音楽工房」の「春への憧れ」。YouTube版⇒ http://www.youtube.com/watch?v=QE3SSKBdI00
前回の記事 pythonと遺伝的アルゴリズムで作るFX自動売買システム その1 今回作るモノ 前回のその1では基本的なAIと全体の仕組みを書いたので今回は複雑な売買AIを定義して、実際に遺伝的アルゴリズムで進化させていきます。 複雑な売買AIを定義 ■ 仕様 現在レート、4時間平均レート、24時間平均レート、過去25営業日の最高値と最安値、過去25営業日の最高値と最安値から何日経過したかで、現在の相場をパターン分けし過去10年の売買データから適切（適切な値は遺伝的アルゴリズムで計算して過去のデータから求める）な注文を行う。 ■ 動作例 通貨:ドル円 現在時刻: 2015年10月1日 10:00:00 現在レート: 120.00円 4時間平均レート: 119.80円 24時間平均レート: 119.40円 過去25営業日の最高値: 121.75円 過去25営業日の最安値: 117.25円 過去
説明 このページは、ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムでエッチな人格を作るためのシステムです。 メッセージを送り、二つの返信の中から、よりエッチな方を選んでください。 アルゴリズム学習により、みんなの好みに合わせてだんだんとエッチな返信が返ってくるようになるはずです。 アルゴリズムちゃんの機嫌が悪いと「無」が返って来ることもありますが許してあげてください。 返信自体をタップ/クリックすることで選べます。 キーボードでは「←」「→」のキーを押すことでも選べます。 【宣伝】「エッチな画像」をNFTアートとしてオークションにかけています。 作品の詳細はこちら オークションページはこちら
サンリオの『カワイイ』は“比較”を使用し基準が考えられていた「正義につながる大切な思考の積み重ね」「遺伝的アルゴリズムと同じ手法では？」
リンク 【公式】サンリオ展 ニッポンのカワイイ文化60年史 【公式】サンリオ展 ニッポンのカワイイ文化60年史 永遠の「カワイイ」はここからはじまった。サンリオ創立60周年の大博覧会開催！ 2 users 1379
Evolving the Hearthstone Metaを読んだメモ。 前口上 トレーディングカードゲームにおいてレアカードをノーマルカードより旨みのあるカードにすることはカードパックの購入意欲を促進する上で重要である。 一方、強くしすぎるとゲームバランスを壊すことななり、デジタルカードゲームでは弱体化(ナーフ)、物理カードでは枚数制限がかかることもしばしば。 できることならリリース前にゲームバランスを調整しておきたい。 Evolving the Hearthstone MetaはHearthstoneのバランス調整の論文であり面白そうなので読んでみた。 内容 以下論文の内容。挿絵はメンヘラちゃんサーチで探しました。 11/12追記: ライセンスの都合でブログにキャラクター載せられないようなのでキャラクタ付きはTwitter版をお楽しみください 2020/12/01追記: ライセンス解決
遺伝的アルゴリズム
トップページ→研究分野と周辺→進化型計算→ 遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithms:GA）は、生物界の進化の仕組みを模倣する解探索手法として、1975年にミシガン大学のJohn Hollandが提案した。解の探索を原則「偶然の変化」と「たまたま良く出来たものの採用」で行なうため、当初は「こんな偶然に頼る出鱈目な方法がアルゴリズム（計算手順）と言えるのか？」と厳しい批判にさらされたと言われる。 しかし、Holland一派の考えは間違っていなかった。1990年代に入るとGAは人工知能の主要分野に躍り出て、世界中で研究が行なわれるようになった。背景にはコンピュータの計算速度の飛躍的向上がある。生物の進化と同様、GAの進化には非常に多くの繰返しが必要な事を、批判していた人達は気付かなかったのである。 遺伝的アルゴリズムのソース・コード（プログラム）の一例 単純GAの処理の流れ 最
【公園】遺伝的アルゴリズムでハイハイを学習させた
人型のロボットを作って遺伝的アルゴリズムでハイハイを学習させた。評価：前進した距離。横への移動は評価しない。選択：評価の高いほうから5人を選ぶ。交叉：5人からランダムに2人選び、遺伝子を混ぜる。突然変異：ランダムな場所を選び、ランダムな値にする。何箇所行うかはランダムに決める。YouTube版⇒ http://www.youtube.com/watch?v=gWExx-NpimQ
［CEDEC 2008＃08］生き物を相手にするようなゲームを作る〜遺伝的アルゴリズム ライター：米田 聡 進化を利用する遺伝的アルゴリズム セッションが始まる前に長い列ができた CEDEC 2008では，2日目から「AI Day」と題される，AIをテーマにした一連のセッションが設定されている。AIはゲームに欠かせない要素であるためか，いずれのセッションも大盛況だった。今回はそのAI Dayの中から「遺伝的アルゴリズム」に関するセッションを紹介しつつ，ゲームとAIの関係を見ていこう。 セッションを担当したのは，ムームー取締役社長の森川幸人氏で，読者の中には同氏の名前を知っている人も多いだろう。カリスマ番組とされる「ウゴウゴルーガ」に携わったCGクリエイターであり，オリジナリティあふれるゲームを作り続けているゲーム制作者でもあるからだ。 そんな森川氏のセッションということもあり，会場に入りき
遺伝的アルゴリズムxニューラルネットワーク（NeuroEvolution）でOpen AI Gymの二足歩行ロボを歩かせた話 - Qiita
遺伝的アルゴリズムxニューラルネットワーク（NeuroEvolution）でOpen AI Gymの二足歩行ロボを歩かせた話遺伝的アルゴリズムMachineLearningDeepLearning強化学習OpenAIGym どうも、オリィ研究所（http://orylab.com/） の ryo_grid こと神林です。 今回は以前試してなかなかうまくいかなかったOpen AI Gymの二足歩行ロボの強化学習へ再チャレンジした話と、その中で知ったNEAT(NeuroEvolution of Augmenting Topologies)という手法について書きたいと思います。 前回のお話 DQN(Deep Q-learning Network)という、強化学習の手法を使って二足歩行ロボを歩かせようとしました。 結果として、学習自体は成されましたが、まともに歩くというところまではいくことができま
はじめに 「巡回セールスマン問題 遺伝的アルゴリズム」でググるとたくさんヒットすることを自分でもやってみました。 理論編 Python コード編 実行結果編 概要 巡回セールスマン問題(Traveling Salesman Problem) 巡回セールスマン問題 とは、$N$ 個の点すべてを 1 回ずつ通って元の点に戻る最短の経路を探索する問題です。 $N$ 点を全て通って戻ってくる経路の総数は $(N-1)!/2$ 通りあります。 3 点であれば 1 通りです。 4 点であれば 3 通りです。 5 点であれば 12 通りです。 点が増えると経路の総数は爆発的に増えていきます。 その中から最短の経路を見つけようとすると膨大な時間がかかります。 しかし、条件付きであれば実用的な時間内で経路を見つけられます。 例えば、点が凸多角形の頂点にあると分かっていれば、最短経路はその凸多角形です。 また
遺伝的アルゴリズムでやっていく Mario AI Competition 2009 - 書いたもの
この記事は CAMPHOR- Advent Calendar 2016 19日目の記事です。 Mario AI Competition 2009 とは Mario AI Competition 2009 は Sergey Karakovskiy と Julian Togelius という研究者の方が主催していたらしい大会で、スーパーマリオブラザーズ(を模したゲーム)を自動操作する AI を作ってスコアを競うというもの。スーパーマリオランではありません。 やったこと コードを読みながら手探りで動かしつつエージェントを実装し、簡単なステージをクリアするところまでできたのでやったことを紹介する。 準備 公式からソースコードを zip で落としてきて開発環境を整備 (一番大変だった) 学習エージェントの実装 遺伝的アルゴリズムによって動作を学習するエージェントを作成 結果 1 世代 10 個体とし
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