Genetik algoritma kullanılarak otomobillerin evrim sürecini gözlemleme

• Genetik algoritma kullanan otomobil evrimi simülasyon programı

  • Amaç, genetik algoritma kullanarak rastgele 2 tekerlekli şekilleri nesiller boyunca otomobillere evrimleştirmektir
  • BoxCar2D temel alınmış olsa da sıfırdan yazılmıştır ve yalnızca aynı fizik motorunu (box2d) kullanır
  • David Bau'nun seedrandom.js kütüphanesi kullanılır

• Kontroller ve ayarlar

  • Mevcut popülasyonu yerelde kaydedip geri yükleyebilen Save/Restore Population özelliği vardır
  • Surprise anahtarıyla çizimi kapatıp açarak simülasyon hızı artırılabilir
  • New Population, parkuru koruyup yalnızca otomobil popülasyonunu yeniden başlatır
  • Aynı seed ile her zaman aynı parkur oluşturulur; böylece arkadaşlarla rekabet etmek mümkündür
  • Mutation rate, yeni nesil doğarken her bireyin her geninin rastgele bir değere mutasyona uğrama olasılığıdır
  • Mutation size, her genin mutasyona uğrayabileceği aralıktır; sayı küçüldükçe özgün değere daha yakın olur
  • Elite clones, bir sonraki nesle kopyalanacak en iyi n otomobili ifade eder
  • View top replay, mevcut simülasyonu duraklatır ve en yüksek performanslı otomobili gösterir

• Grafik

  • Kırmızı: her neslin en yüksek skoru
  • Yeşil: her nesildeki en iyi 10 otomobilin ortalaması
  • Mavi: tüm neslin ortalaması

• Genom yapısı

  • Şekil (köşe başına 1, toplam 8 gen)
  • Tekerlek boyutu (tekerlek başına 1, toplam 2 gen)
  • Tekerlek konumu (tekerlek başına 1, toplam 2 gen)
  • Tekerlek yoğunluğu (tekerlek başına 1, toplam 2 gen) - koyulaştıkça yoğunluk artar
  • Şasi yoğunluğu (1 gen) - koyulaştıkça yoğunluk artar

• Ek bilgiler

  • Simülasyon deterministik olmadığından en iyi otomobil her zaman tutarlı performans göstermeyebilir
  • Mesafeye göre arazi karmaşıklığı artar
  • Kod artık GitHub'da, topluluk katkılarıyla birlikte kullanılabilir

[GN⁺]

Hacker News görüşleri

Özetle şöyle:

• Bu proje 20 yıl önce yapıldı ve Ruffle sayesinde hâlâ tarayıcıda çalışabiliyor
• Genetik algoritmaların doğası gereği, bir noktada iyi bir tasarım ortaya çıktığında sonraki nesillerde baskın kalma eğilimi gösteriyor. Mutasyon oranı ve mutasyon büyüklüğü ayarlarını kurcalamak gerekebilir
• 280 m sonrasında yol olmadığı için arabaların sonsuz bir çukura düştüğü küçük bir hata var
• Surprise düğmesine basarak hızlıca birçok nesilden geçilebiliyor. Mutasyon oranı ve mutasyon büyüklüğünü ayarlayıp zaman içindeki evrim sürecini izlemek ilginç
• Araçlarda süspansiyonu gerçekleştirebilecek bir compliance geni olsaydı ilginç olurdu. Çoğu çalıştırmada sonuçların Tron motosikleti benzeri bir şekle yakınsadığı görülüyor
• Nesiller değişse de arazi değişmiyor
• Daha önceki HN tartışmalarında da birkaç kez paylaşılmıştı (boxcar2d'ye benziyor ama Flash olmadan uygulanmış)
• Çocukken Boxcar 2D ile saatler geçirdiğime dair anıları canlandırıyor
• Bunun 3D fizik tabanlı simülasyon ortamlarında da mümkün olup olmayacağını merak ediyorum. Simülasyonda drone gibi yeni aerodinamik biçimleri keşfetmek için genetik algoritmaların kullanılıp kullanılamayacağı ilgi çekici