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Gruppe A4 – „Stürmer“

Gruppe A4 – „Stürmer“. Theoretische Informatik Seminar F Stephan Neumann Michael Groß 16.10.2002. Der Playground. 0,2. 0,108. 0,06. 0,04. 0,8. 0,2. 0,17. 0,8. Automatisches Testen – die Testsuite. Aufbau einer Testsuite. 6 Teilbereiche, Startpositionen:

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Gruppe A4 – „Stürmer“

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Presentation Transcript

  1. Gruppe A4 – „Stürmer“ Theoretische Informatik Seminar F Stephan Neumann Michael Groß 16.10.2002

  2. Der Playground 0,2 0,108 0,06 0,04 0,8 0,2 0,17 0,8

  3. Automatisches Testen – die Testsuite

  4. Aufbau einer Testsuite 6 Teilbereiche, Startpositionen: • Roboter in Blickrichtung Tor, Ball direkt vor Roboter • Roboter in Blickrichtung Tor, Ball vor Roboter, etwas entfernt • Roboter in Blickrichtung Tor, Ball direkt hinter Roboter • Roboter in Blickrichtung Tor, Ball hinter Roboter, etwas entfernt • Roboter in Blickrichtung Tor, Ball auf Roboterposition gespiegelt um die y-Achse • Zufällige Roboter & Ball Startposition

  5. Der Regler • zustandsbasiert • 8 Aktionen (Behaviors): • 1: Gehe zum Ball • 2: Weiche Hindernis aus (Kollisionsgefahr!) • 3: Drehe Dich parallel zum Hindernis und fahre vorwärts(mit Ball) • 4: Fahre vorwärts (mit Ball) • 5: Schieße (mit Ball) • 6: Fahre eine Kurve (mit Ball, Hindernis im Weg) • 7: Fahre eine Kurve (mit Ball, freie Bahn) • 0: Schieße (Selbstmord, mit Ball)

  6. Regler – verwendete Features • Abstand zum Ball (direkt davor, sonst) • Abstand zum Hindernis • Winkel zum Hindernis • Winkel zum Tor

  7. Regler - Entscheidungsbaum JA NEIN Ball genau vor Roboter? Gehe zu Ball Hindernis SEHR nahe? Hindernis Ausweichen Tor gerade voraus &Hindernis nicht im Weg? Hindernis sehr nahe? |Hindernis Winkel| < 60°? |Hindernis Winkel| < 30°? Hindernis nahe? Schießen! Selbstmord vorwärts Roboter parallel zuHindernis & Tor ‚voraus‘ ? vorwärts vorwärts Parallel zu Hindernisdrehen & vorwärts Hindernis zu nahe für Kurve? Kurve Kurve Hindernis steht Kurve im Weg? Kurve (blockiert)

  8. Regler – Ergebnisse: 65,7%

  9. ‚Bewertung‘ einer Q-Table – Difference und Total Difference

  10. Lernen - Actions • 1: Gehe zum Ball • 2: Weiche Hindernis aus (Kollisionsgefahr!) • 3: Drehe Dich parallel zum Hindernis und fahre vorwärts(mit Ball) • 4: Fahre vorwärts (mit Ball) • 5: Schieße (mit Ball) • 6: Fahre eine Kurve (mit Ball, Hindernis im Weg) • 7: Fahre eine Kurve (mit Ball, freie Bahn) • 0: Schieße (Selbstmord, mit Ball)

  11. Lernen - Statediskretisierungen • Abstand zum Ball: < 0.03; >= 0.03: 2 • Abstand zum Hindernis: < 0.075; <0.09; <0.145; <0.18; >= 0.18: 5 • |Winkel Hindernis| : < Pi / 6; < Pi / 3; < 5 Pi / 12; < Pi / 2; < 7 Pi / 6; >= 7 Pi / 6: 6 • |Winkel Tor| : < 0.05; >= 0.05 : 2 States = 2 * 5 * 6 * 2 = 120; |QTable| = States * Actions = 960

  12. Statediskretisierungen graphisch

  13. Lernreihe 1: Rewardmodell • Erfolg: 100 • Fehlschlag: -100 • Behavior beendet sich sofort: -10

  14. Lernreihe 1 - Ergebnisse

  15. Lernreihe 1 - Ergebnisse

  16. Lernreihe 1, 1524 Episoden, 25,3%

  17. Lernreihe 1, 2910 Episoden, 47,3%

  18. Lernreihe 1, 3557 Episoden, 48,0%

  19. Lernreihe 1, 5000 Episoden, 43,0%

  20. Lernreihe 1, 6459 Episoden, 46,9%

  21. Lernreihe 1, 6805 Episoden, 52,0%

  22. Lernreihe 1, 7309 Episoden, 49,1%

  23. Lernreihe 1, 7797 Episoden, 49,1%

  24. Lernreihe 1, 8332 Episoden, 50,5%

  25. Lernreihe 1, 10001 Episoden, 52,0%

  26. Lernreihe 1, 14539 Episoden, 49,5%

  27. Regler 65,7% (zum Vergleich)

  28. Lernreihe 2 - Rewardmodell • Erfolg: 100 • Timeout: -0,5 • Sonstiger Fehlschlag: -100 • Behavior beendet sich sofort: -10 • Bahavior „Selbstmord“: -50 • Abbruch nach 40x selber Action im selben State (-100)

  29. Lernreihe 2 - Ergebnisse

  30. Lernreihe 2 - Ergebnisse

  31. Lernreihe 2, 1966 Episoden, 48,7%

  32. Lernreihe 2, 2910 Episoden, 47,3%

  33. Lernreihe 2, 3222 Episoden, 50,9%

  34. Lernreihe 2, 4142 Episoden, 42,6%

  35. Lernreihe 2, 6652 Episoden, 30,3%

  36. Regler 65,7% (zum Vergleich)

  37. Lernreihe 3 - Ergebnisse

  38. Lernreihe 3 - Ergebnisse

  39. Lernreihe 3, 1966 Episoden, 48,7%

  40. Lernreihe 3, 6524 Episoden, 49,1%

  41. Lernreihe 3, 9532 Episoden, 49,8%

  42. Regler 65,7% (zum Vergleich)

  43. Alle Tests zusammen: Lernreihe 1 Lernreihe 2 Lernreihe 3

  44. Behavior RL Problem • Stetiger Zustandsraum. • Stetige Aktionen.

  45. Lösung 1: Diskretisierung • Zu grobe Einteilung – Wichtige Unterschiede im Zustandsraum können nicht erkannt werden. • Zu feine Einteilung – Riesiger Zustandsraum, lange Zeit, bis auch nur alle wesentlichen Zustände einmal auftreten. • Der Agent kann nicht von bereits bekannten Zuständen auf neu auftretende, aber ähnliche Zustände schließen. • Es ist schwer, bekanntes Wissen einzubringen.

  46. Erwünschte Eigenschaften des RL • Direktes Verarbeiten des stetigen Zustandsraum. • Direkte Ausgabe der stetigen Aktionen. • Keine versteckte Diskretisierung. • Agent soll beim Auftreten eines unbekannten Zustands eine möglichst gute Aktion wählen. • Möglichkeit, das vom Regler bekannte Wissen einzubringen.

  47. Aktion/Reward Funktion • Funktion durch n Kontrollpunkte (2 mal n Parameter) definiert. • Funktion geht garantiert durch höchsten Kontrollpunkt – leichtes ermitteln des Maximums.

  48. Wire Fitting x Zustandsvektor u Aktion(svektor) Q(x,u) erwarteter Reward c Smoothing Faktor • Position der Kontrollpunkte soll vom Zustandsvektor x abhängen, y=f(u) ist dabei der zu erwartende reward.

  49. Kontrollpunkte mit ANN bestimmen

  50. Einbringen von Vorwissen

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