Автоматический подбор параметров движка

Спасибо Владимир!

30 особей в 10 кругов должны порождать хотя-бы 5% особей не хуже существующих хороших (при максимальных прибавках 5 пунктов Эло), иначе метод не сходится, идет в случайном направлении. С 2000 измерениями это невозможно.

1. 21.prs 48
2. 58.prs 47
3. 28.prs 46
4. 13.prs 40
5. 36.prs 39
6. 0.prs 38
7. 17.prs 24
8. 30.prs 18
9. 54.prs 18
10. 23.prs 15
11. 27.prs 15
12. 50.prs 13
13. 43.prs 11
14. 20.prs 3
15. 11.prs 0
16. 55.prs -1
17. 49.prs -1
18. 24.prs -3
19. 53.prs -5
20. 18.prs -6
21. 31.prs -6
22. 52.prs -19
23. 51.prs -22
24. 42.prs -29
25. 48.prs -34
26. 56.prs -34
27. 57.prs -39
28. 60.prs -43
29. 59.prs -60
30. 47.prs -73

После третьего турнира на первом месте то, что я настраивал в ручную! Причем, в предыдуших турнирах 21.pst так высоко не забирался.

В шашках у меня нормальная вероятность, достаточная для сходимости.
У меня сходится (имеет достаточную скорость сходимости) если 5% порождается хороших особей с средней прибавкой 10 пунктов Эло. Рост на текущих алгоритмах с таким процентом порождения где-то 1.5 пункта Эло на 10000 партий. (посчитано на мат. модели)

При этом из-за накопления партий и подсчета более точного результата не нужно тысяч партий на итерации (Меньше тысячи партий на итерации), и теперь провожу матчи только с "хорошими" особями:

На модели это выглядит так:

Код:

   // сначала "крутки"
   for k:=1 to kolOst-1 do
        for l:=k+1 to kolOst do
          Begin
          kolPart:=kolpart+1;
          if rezPart(Rating[k]-Rating[l])=1 then
            Begin
              rez[1,k]:=rez[1,k]+1;
              rez[1,l]:=rez[1,l]-1;
            end else
            Begin
              rez[1,k]:=rez[1,k]-1;
              rez[1,l]:=rez[1,l]+1;
            end;
            end;

       // "теперь новички"
        for k:=1 to kolOst do
        for l:=kolOst+1 to kolO do
          Begin
          kolPart:=kolpart+1;
          if rezPart(Rating[k]-Rating[l])=1 then
            Begin
              rez[1,l]:=rez[1,l]-1;
            end else
            Begin
              rez[1,l]:=rez[1,l]+1;
            end;
          end;

Ну и вдобавок оказалось что свежим особям лучше немного "подпортить" результат, чтоб плохие особи не могли случайно попасть в оставляемые.

1. 0.prs 51
2. 13.prs 50
3. 28.prs 45
4. 64.prs 42
5. 58.prs 36
6. 67.prs 30
7. 27.prs 27
8. 62.prs 24
9. 63.prs 20
10. 23.prs 20
11. 36.prs 20
12. 17.prs 16
13. 21.prs 12
14. 61.prs 12
15. 50.prs 6
16. 54.prs 5
17. 71.prs 1
18. 43.prs -9
19. 70.prs -10
20. 74.prs -10
21. 66.prs -16
22. 65.prs -17
23. 20.prs -19
24. 75.prs -21
25. 76.prs -26
26. 30.prs -38
27. 72.prs -50
28. 68.prs -54
29. 73.prs -68
30. 69.prs -79

Думал, вот будет смешно, если победит дефолтная, а она взяла и победила :mad:....Не нравятся мне результаты. Версии меняются местами каждый турнир. Мож приостановить?

Я выше описал алгоритмы при которых версии порядком часто не меняются, в оставляемые особи попадают действительно сильные, и новый лидер с огромной достоверностью сильнее предыдущего.
Могу выложить код...

Выложи, если не трудно. Может быть это как-то поможет.

До дома доеду, и сразу выложу.
Но в ветке я их в принципе описал...

Мне понадобился простенький генератор случайных чисел, который бы выбирал случайно число в промежутке 100..150. я тут накатал что-то похожее, вроде бы работает. Гляньте пож.код, на предмет багов. Может быть можно как-нибудь проще сделать? Жалко отдельную ветку создавать, да и не нужно пожалуй.

int MIN = 100;
int MAX = 150;
unsigned int rnd;
srand( (unsigned)time( NULL ) );
for (; {
rnd = (((double) rand() / (double) MAX) * MAX + MIN);
if (rnd >= 100 && rnd <= 150) break;
}
printf("rnd - %d\n",rnd);

Заранее благодарен.

Остановлено. А результаты нужны?

rnd = rand() * (MAX-MIN) + MIN;

без цикла почему-то не работает Выдает 5-6-ти значные числа.

Оппссс ... заработало! Прекрасный пример для начинающих программеров
Спасибо Владимир.

Плохая у вас функция
У нас без параметров выдает число в интервале [0,1)
С параметром - выдает целое в интервале [0,Параметр-1]

Если выдает целое - тогда уж
(double rand())/(double (RAND_MAX-1)) * (MAX-MIN) + MIN;

А у тебя выдает только целое - в постановке задачи такого не было
И причем в интервале [MIN,MAX-1] - вроде просили немного в другом интервале

1. 0.prs 50
2. 128.prs 37
3. 116.prs 35
4. 89.prs 35
5. 72.prs 29
6. 49.prs 28
7. 15.prs 24
8. 48.prs 22
9. 104.prs 20
10. 69.prs 17
11. 111.prs 9
12. 68.prs 8
13. 95.prs 7
14. 99.prs 6
15. 26.prs 6
16. 85.prs 2
17. 119.prs 2
18. 122.prs -8
19. 100.prs -9
20. 124.prs -9
21. 123.prs -9
22. 56.prs -10
23. 117.prs -21
24. 120.prs -23
25. 121.prs -27
26. 125.prs -29
27. 115.prs -35
28. 127.prs -49
29. 126.prs -52
30. 118.prs -56

122.prs - died
129.prs << 116.prs
100.prs - died
130.prs << 49.prs
124.prs - died
131.prs << 104.prs
123.prs - died
132.prs << 72.prs
56.prs - died
133.prs << 69.prs
117.prs - died
134.prs << 95.prs
120.prs - died
135.prs << 116.prs
121.prs - died
136.prs << 0.prs
125.prs - died
137.prs << 104.prs
115.prs - died
138.prs << 104.prs
127.prs - died
139.prs << 72.prs
126.prs - died
140.prs << 72.prs
118.prs - died
141.prs << 116.prs

это после 8-ми суток на 3 пне 600-м.

Судя по результатам - либо слишком много параметров, либо плохие алгоритмы генерации новых особей, либо с текущим набором параметров сидим слишком близко к экстремуму.

Я с текущими таблицами в шашках так-же засел - на первом месте версия которая вылезла туда несколько дней назад. Но эти значения она нашла - что уже очень хорошо. И сейчас у меня считает версия со старыми алгоритмами, с медленной и плохой сходимостью.

И проуентов 5-10 новых особей нужно всё-таки генерировать путем усереднения параметров двух хороших особей, это очень сильно увеличивает процент появления хороших особей.
Случайными направлениями попадает в лучшую точку очень редко (но метко ), но случайных направлений (окресность одной точки) должно быть процентов 90, иначе происходит вырождение процесса.

да, смахивает на "заводские настройки" -)))))

Так я и говорю - сочетание случайных направлений с усереднением.

Обяснение почему плохо работают только случайные направления очень простое.

Возмем точку на плоскоти - пусть это экстремум. Мы сейчас находимся в некоторой другой точке. Лучшие точки находятся внутри оскружности с центом в экстремуме, и проходящей через текущую точку.
Генерируем мы особь - так-же рисуя окружность, только с центром в текущей точке.
В случае плоскости (двух параметров) и малом радиусе окружности с центром в экстемуме - площадь пересечения областей двух окружностей - явно меньше 50%. В случае 30 параметров - площадь пересечения очень мала.

Но добавляя метод усереднения - мы получаем очень большой процент лучших особей. В идеальном случае все особи полученные усереднением лучше одной из особей, из которых порождали.

Только нельзя переборщить с усереднением, так как очень быстро произойдет вырождение процесса.

И нет смысла генерировать методом случайных направлений с маленьким шагом, так как усереднение уменьшает шаг.

И еще неплохо бы делать контроль - что особь полученная усереднением уникальна.

У меня сходится на 82
И получила значения намного лучшие того что я задал вручную...
Но я их всё-таки подробил на группы, а оценка простой это всего лишь 28 параметров, из которых как минимум 6 малозначимы...

И с небольшим процентом усереднений будет сходимость при любом количестве параметров хоть 2000, хоть 10000. Если у нас 10% порождений усереднением, то в идеале будем получать эти десять процентов хороших особей при любом количестве параметров.
Только чем больше параметров - тем больше нужно сохраняемых хороших особей, чтоб было нормальное стягивание пространства.

Самое время оптимизнуть Анечку!

Сначала Skifi
Анечка - это проба пера, впопыхах сделанная "на коленке".
Мне было интересно в какую силу можно написать программу практически без подготовки, с нуля, не заглядывая в код других программ.
Её нужно полностью переписывать. Её практически невозможно дорабатывать.

Лучше поиск улучшать. Эвристики какие-нибудь новые придумывать, не забывая по-ходу, что все гениальное просто