AI Tetris — strategiya evolyutsiyasi
Tetris — uni evolyutsiyalanuvchi agent o'ynaydi. U maydonni belgilar bo'yicha baholaydi — balandlik, teshiklar, notekislik — evolyutsiya esa ularning og'irliklarini o'zi tanlaydi.
Tetris — reflekslar emas, uzoq muddatli strategiya haqida. Evolyutsiya bunday ko'p qadamli o'yinni uddalay oladimi va buning uchun maydonning qanday tasviri kerakligini bilmoqchi edim.
Bu yerda chuqur tarmoq emas, maydon belgilari hal qiladi: umumiy balandlik, teshiklar soni, profil notekisligi, yopilgan chiziqlar. Evolyutsiya bu evristikalarning og'irliklarini tanlaydi — aslida klassik Pierre Dellacherie agentiga yaqin narsani o'zi topadi.
Har bir yurishni baholash uchun barcha burilish × pozitsiyalarni sodda tarzda sanab chiqish chizishni sekinlashtirardi. Baholashni maydon bo'ylab bitta o'tishga qayta yozdim va agentni bir qadam oldinga hisoblash bilan chekladim — silliq bo'ldi.
Reaksiya emas, strategiya
Dinozavr va ilondan farqli, bu yerda agent kadrga reaksiya qilmaydi, balki kelajakdagi maydonni baholaydi: har bir mumkin bo'lgan yurish uchun belgilar to'plamini hisoblab, eng yaxshisini tanlaydi. Evolyutsiya teshiklar va balandlikni yopilgan chiziqlarga nisbatan qanchalik jazolashni sozlaydi.
Simulyatsiya sandbox-iframe'da izolyatsiyalangan, laboratoriyaning boshqa AI-tajribalari kabi.