PWS: Simuleren van Kunstmatige Evolutie d.m.v. Neurale Netwerken
-
Tijdens het werken aan mijn profielwerkstuk aan het Insula College, met als onderwerp “Simulatie van Kunstmatige Evolutie d.m.v. Neurale Netwerken”, ben ik gestuit op een probleem waar de docenten hier helaas weinig tot geen verstand van hebben. Ten eerste wordt op deze school geen vak informatica gegeven of iets dergelijks. Ten tweede is het onderwerp zeer specifiek, nieuw en wordt er op het internet over dit onderwerp veel gediscussieerd en gepraat. Ik heb al zo’n 40 uur van de 80 aan mijn PWS gewerkt om de basis op te stellen en research te doen naar het onderwerp, maar het probleem zit in het toepassen hiervan in mijn eigen project.
Het zou fijn zijn als ik hier mijn vragen kan stellen aan een ‘specialist’ in dit vak. Ofwel d.m.v. een gesprek via e-mail of een afspraak/gesprek met deze ‘specialist’ zou fantastisch zijn.
Ik had er ook over nagedacht om een PWS-middag te bezoeken, ik vraag me dan af hoeveel tijd er is voor persoonlijke en specifieke vragen over een onderwerp. De informatie hierover is niet helemaal duidelijk.
Hieronder volgen nog wat details over het PWS:
- Onderwerp in het Algemeen heeft voornamelijk te maken met Informatica, specifiek Neurale Netwerken.
- Applicatie waarin een simulatie van een evolutieproces kan worden beschreven, geschreven in Java.
- Onderzoek naar hoe deze simulatie kan worden gebruikt als model voor echte evolutieprocessen.
Ik hoop dat jullie hier iets mee kunnen en in dat geval hoop ik snel een antwoord te ontvangen.
-
Beste Melvin,
Op dit forum kan je al je vragen stellen over jouw onderwerp, ik studeer zelf informatica en heb wel eens met neural networks gewerkt dus ik denk dat ik je wel verder kan helpen!
Kun je misschien iets verder toelichten hoe je neural networks wilt gebruiken om de evolutie na te bootsen? Waarom kan dit goed met behulp van neural networks? Eventueel kun je een hoofdstuk uit je pws uploaden als bijlage bij je reactie zodat ik hiernaar kan kijken. Hier lees ik wel over neuroevolution algorithms maar dit gaat volgens mij niet zo zeer over het nabootsen maar het gebruikmaken van sterke classifiers en het weg laten vallen van zwakke classifiers. Ik zie dus wel hoe je een soort evolutie kunt implementeren maar niet zo zeer hoe je de evolutie kunt nabootsen.
Verder kun je op deze website zelf rondspelen met de Tesorflow library (een neural network library ontwikkeld door Google). Misschien dat je deze library kunt gebruiken voor je implementatie? Je zou dan wel over moeten stappen op Python of C++ ben ik bang.
Ik hoop dat je hier wat aan hebt!
Groetjes,
Joost -
Hey Joost,
het zou fijn zijn als ik je het Java project zou kunnen sturen via mail.De neurale netwerken worden gebruikt om de organismen te laten leren door middel van 'neuroevolution', (in eerste instantie wilde ik reinforced learning gebruiken, maar neuroevolution werkt beter in dit geval.) omdat deze organismen dus leren, maken ze andere beslissingen dan als alle 'behaviour' hard-coded zou zijn. Daardoor kan je het evolutieproces accurater nabootsen, omdat alle beslissingen dan invloed hebben op overlevingskansen en welke 'traits' dus een positieve invloed hebben samen met de neurale netwerken op de fitness. Ook hebben sommige traits dan invloed op hoe deze organismen beslissingen nemen waardoor er goede of foute keuzes gemaakt worden, etc.
-
Beste Melvin,
Je kunt mij het project zeker doorsturen. Misschien is een download link in een persoonlijk bericht op het forum het makkelijkst.
Verder begrijp ik het nu iets beter maar zijn een aantal dingen nog steeds vaag voor mij. Wat wil je bijvoorbeeld als resultaat behalen? Welke output wil je bereiken en hoe wil je deze output omzetten naar iets wat je kunt analyseren? Misschien dat dit wel duidelijk wordt uit je code.
Ik kijk uit naar een linkje! Mocht je met Github werken dan kun je mij ook toegang geven. Mijn gebruikersnaam is joostrothweiler.
Groetjes,
Joost
