Разработка системы AI для выбора фэнтезийной футбольной команды
Я надеюсь создавать систему AI для "выбирания" фэнтезийной футбольной команды. У меня есть только элементарные знания методов AI (особенно когда дело доходит до теории игр), таким образом, я ищу совет относительно того, какие методы могли использоваться для выполнения этого и указателей на некоторые материалы чтения.
Я знаю, что это может быть очень трудным или возможно даже невозможной задачей для AI для точного завершения: однако я не слишком заинтересован на точности, скорее я интересуюсь изучением некоторого AI, и это походит на интересный способ применить его.
Некоторые основные факты об игре:
- Команда 14 плееров должна быть выбрана
- Существует предел на общую стоимость выбранных плееров
- Плееры выбрали, должен придерживаться определенной конфигурации (должен всегда быть один вратарь, по крайней мере два защитника, один полузащитник и один вперед),
- Команда может быть изменена еженедельно, но удаление/добавление больше чем одного плеера в неделю подвергнется штрафу
P.S. У меня есть статистика на каждом матче, сыгранном в прошлый сезон, это могло использоваться для обучения системы AI?
1 ответ
Это интересно.
Итак, если вас совсем не заботит точность, вы можете просто придумать некоторую эвристику для оценки качества команды. Например, назначьте каждому игроку значение в очках, а затем попытайтесь максимизировать его с помощью динамического программирования. Примерно так: http://www.cse.unl.edu/~goddard/Courses/CSCE310J/Lectures/Lecture8-DynamicProgramming.pdf
Это было бы похоже на задачу о рюкзаке.
Технически это ИИ, поскольку компьютер решает что-то, но, возможно, не то, что вы имели в виду.
Похоже, вам нужен обучающийся ИИ ( http://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning ), что является интересной областью. Вот как можно подойти к проблеме.
Определите свои входы. Прямо сейчас у вас есть данные за последние годы. Возможно, вам понадобятся данные за многие годы. Кроме того, вы можете включить рейтинг экспертов, может быть, несколько журналов оценивают игроков или что-то еще, что тоже кажется полезным.
Принимайте участие и используйте их в алгоритмах машинного обучения для каждого сезона. Википедия вам поможет.
По сути, для каждого сезона вы захотите ввести свои данные, пусть ваш ИИ выберет команду, а затем оценивает производительность команды на основе результатов сезона.
Продолжайте делать это, и, возможно, ваш бот научится лучше отбирать команды, и вы сможете применить данные за этот год.
(Если у вас есть только прошлогодние данные, можно обучить алгоритм только на них, но ваш ИИ, вероятно, будет перетренирован на этом одном наборе и не будет таким точным.)
Это был просто набросок о том, как это может выглядеть. Для увлечения искусственным интеллектом эта проблема, вероятно, довольно сложна, поэтому не расстраивайтесь, если поначалу она кажется непосильной.