遺伝的アルゴリズム (Genetic Algorithm: GA)でスキー板を履いた人間の進行方法を学習させてみた.
スキー板を履いた人間の作成は3Dモデル作成ソフトのBlenderを用いた. 私は3Dモデルに詳しい人間では無いのでご了承頂きたい.
作成したモデル ↓
作成したモデルを使い, 物理エンジンのUnity上でシミュレーションを行う. 各世代に50個体を生成し, 一定時間内の進行距離に応じて個体の優劣を決める.
シミュレーションのフローチャート図も示しておく.
250世代まで実験し, 移動距離に応じて定まるスコアを計算し, 各世代を評価. 下のグラフはその結果を表し, 世代が増えるほど平均スコア (青色) と各世代の最大スコア (赤色)の値を増加傾向にあることが分かった.
本リポジトリではシミュレーションに用いたソースファイルを載せています. より詳しい解説は, こちらのスライドを参照してほしい.