(Iteración 2) Experimento simple sobre la neuroevolución (NEAT-Python)

Tras cambiar varios elementos del experimento he conseguido un comportamiento de los actores cercano a lo que quería:

Reestructuré los inputs, la información sensorial, que cada una de las redes neurales recibía. Me pareció que incluir tantos valores que sólo recogían información sobre la localización de alguna fruta, aunque incluyera el sentido de en qué dirección cardinal se encontraba, destrozaba el balance con el resto de los inputs. Ahora recibe los siguientes:

  • Un valor normalizado, de 0.0 a 1.0, que representa la salud de cada tortuga
  • Un valor normalizado, de 0.0 a 1.0, de lo cerca que se encuentra la fruta más próxima
  • Un valor de 1.0 si alguna tortuga se encuentra a su lado, 0.0 en caso contrario

Aunque el último input en principio no afectaría de una manera obvia al resultado, se trataba de información presente en la simulación, y el trabajo de una red neural también consiste en no usar información que no la ayude de verdad a conseguir su objetivo.

También añadí un output: si esa salida recibía el valor máximo, el actor daría un paso en una dirección aleatoria. Como se ve en el vídeo, en pocas generaciones esas tortugas que procesaban valores altos para ese único output acabaron reproduciéndose más, ya que moverse por el mapa los acercaba a la fruta presente. Triunfaron tanto, de hecho, que limité la cantidad de fruta para asegurarme de que no topaban con ella por error. En muchas generaciones se ve cómo la mayoría de los agentes gravitan hacia la fruta; a fin de cuentas, los inputs incluyen una medida de lo cerca que se encuentran a la más próxima. No sé si la presencia de otra tortuga junto a otra ha afectado algo.

Considero que el experimento ha salido bien, y he pasado a otros experimentos más interesantes.

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