Vývoj hráčov robotického futbalu metódami evolučného programovania

Abstract

V předložené práci navrhuji a implementuji prostředky evolučního programování a s jejich pomocí vyvíjím hráče simulovaného robotického fotbalu. Implementuji vlastní zjednodušený model fotbalové hry a knihovny pro práci s genetickými algoritmy a neuronovými sítěmi. Zaměřuji se na učení hráčů řízených neuronovými sítěmi ve zjednodušeném modelu prostředí. Využívám postupného učení, kdy nejprve trénuji hráče na plnění jednodušší úlohy a pak přejdu na složitější úlohy. Neuronové sítě učím pomocí genetických algoritmů. Demonstruji různé možné varianty genetických algoritmů a diskutuji dosažené výsledky jednotlivých variant.

In the present work we study and implmement means to evolve players of robotic soccer. We implement our own simplied model of soccer play and libraries for genetic algorithms and artical neural networks. We focus on players controlled by artical neural networks in the simplied model. We use incremental learning approach in which we rst train the players on simpler subtasks and then we use these players on more complex problems. The neural networks are evolved by genetic algorithms. We demonstrate dierent variants of genetic algorithms and we discuss achieved results.