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Neuranim

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Apprentissage automatique de la marche pour robots virtuels.

Dépendances

  • Python3
  • Numpy
  • Matplotlib
  • Pygame
  • Box2D

Installation

pip3 install numpy matplotlib pygame box2d

Mise en marche

Première étape: Modifier le fichier "parameters.py"

  • Choisir une morphologie par la variable "ANIMATRONIC"
  • Choisir le nombre de couches intermédiaires et le nombre de neurones par couche (hors biais) avec la variable "HIDDEN_LAYERS"
  • Choisir la fonction d'activation globale avec la variable "ACTIVATION"

Evolution

Usage:

$ python3 evolve.py -h
usage: evolve.py [-h] [-v] [-m MUTATE] [-f FILE] [-t TERRAIN_ROUGHNESS]
                 [-s SAVE_INTERVAL] [-l LIMIT_STEPS] [-p POOL_SIZE]
                 [-w WINNERS_PERCENT] [-e END_GENERATION]

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -v, --view            enable presentation mode
  -m MUTATE, --mutate MUTATE
                        mutation frequency multiplier (defaults to 2)
  -f FILE, --file FILE  population file
  -t TERRAIN_ROUGHNESS, --terrain_roughness TERRAIN_ROUGHNESS
                        terrain variation in elevation (in percent)
  -s SAVE_INTERVAL, --save_interval SAVE_INTERVAL
                        save population to disk every X generations
  -l LIMIT_STEPS, --limit_steps LIMIT_STEPS
                        max number of steps for each individual trial
                        (defaults to 500)
  -p POOL_SIZE, --pool_size POOL_SIZE
                        size of creature population (defaults to 200)
  -w WINNERS_PERCENT, --winners_percent WINNERS_PERCENT
                        percent of selected individuals per generation
  -e END_GENERATION, --end_generation END_GENERATION
                        limit simulation to this number of generations
                        (defaults to 500)

Evolution d'une population d'après les paramètres par défaut

python3 evolve.py [-v]

Reprendre l'évolution d'une population depuis un fichier

python3 evolve.py -f genXXX.txt

Activer le mode présentation:

python3 evolve.py -f genXXX.txt -v

Mode présentation

'n' Sélectionne la prochaine créature 'm' Mode miroir (inverse la symétrie des récepteurs) 'd' Affiche le réseau neuronal de la créature actuelle 'f' Centre l'affichage sur la créature actuelle 's' Slow motion 'p' Pause 'w' Affiche les connexions montantes ou descendantes du réseau neuronal 'q' ou Esc Quitter

Mode course

python3 race.py -f genXXX.txt

Types de mutations

Chaque exécution de la fonction Animatronic.mutate provoque la mutation de 2 gènes en moyenne. Une mutation peut définir une nouvelle valeur (entre -1 et 1) à un gène ou bien le désactiver (valeur définie à 0). Un gène désactivé ne subit plus de mutations et il ne peut donc pas être réactivé. Les désactivations représentent 2% des mutations.

TODO:

  • Entrainer à sauter
  • Mode présentation : touche "screenshot", placer l'image dans le rép de la population
  • Utiliser des scenarios d'entrainement
  • Cumul du score pour chaque creature

Quelques idées:

  • Curriculum learning
  • Tester réseau neuronal qui s'actualise d'une couche à la fois (pour un RN de x couches intermédiaires, il faudra donc x+1 pas pour le traverser entièrement)