QUAKE III ARENA : Coordinazione secondo innovativi modelli di Swarm Intelligence Tesi di Laurea di Daniele Ferretti.

Presentazione sul tema: "QUAKE III ARENA : Coordinazione secondo innovativi modelli di Swarm Intelligence Tesi di Laurea di Daniele Ferretti."— Transcript della presentazione:

1 QUAKE III ARENA : Coordinazione secondo innovativi modelli di Swarm Intelligence Tesi di Laurea di Daniele Ferretti

2 AI: ARTIFICIAL INTELLIGENCE Scienza che riproduce, attraverso computer opportunamente programmati, i comportamenti umani intelligenti. Non si può prescindere dallambiente in ambienti diversi i comportamenti intelligenti sono diversi. in ambienti diversi i comportamenti intelligenti sono diversi. Problematica fondamentale: DOVE SVILUPPARE LAI? Mondo reale Mondo reale Mondo virtuale videogames Mondo virtuale videogames Approccio Classico o Approccio Swarm intelligence?

3 APPROCCIO A SWARM INTELLIGENCE Scinde lAI in componenti più semplici da realizzare Il comportamento intelligente si nota solo osservando il sistema nella sua interezza. Intelligenza di gruppo, simile al cervello umano come insieme di neuroni. Il comportamento intelligente si nota solo osservando il sistema nella sua interezza. Intelligenza di gruppo, simile al cervello umano come insieme di neuroni.Vantaggi: Non richiede una grande potenza elaborativa. Non richiede una grande potenza elaborativa. È flessibile e resistente, adatto per problemi sia statici che dinamici. È flessibile e resistente, adatto per problemi sia statici che dinamici. Esempio: le formiche con i feromoni.

4 CO-FIELDS: COMPUTATIONAL-FIELDS Implementa la context awareness. Implementa la context awareness. Informazioni: Informazioni: Semplici da reperire: non si sprecano risorse per ottenerle. Semplici da reperire: non si sprecano risorse per ottenerle. Locali: riferite ad un intorno degli agenti. Locali: riferite ad un intorno degli agenti. Generali: permettono la coordinazione globale. Generali: permettono la coordinazione globale. Aspetti chiave: Aspetti chiave: 1) Ambiente rappresentato attraverso campi. 2) Coordinazione ottenuta attraverso i fronti donda dei campi. 3) Retroazione tra movimenti e campi. 4) Coordinazione, anche complessa, grazie alla retroazione.

5 In salita In discesa Linea Equipotenziale

6 MEETING Si basa su un campo di presenza individuale, generato da ogni bot ed indicato con Pres i per il bot i-esimo. Si basa su un campo di presenza individuale, generato da ogni bot ed indicato con Pres i per il bot i-esimo. Il campo CF di coordinazione del bot i è dato da : Il campo CF di coordinazione del bot i è dato da : Il punto di incontro è baricentrico. Il punto di incontro è baricentrico.

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8 ACCERCHIAMENTO Si basa sempre sul campo di presenza individuale ma varia la combinazione lineare che definisce il campo di coordinazione : Si basa sempre sul campo di presenza individuale ma varia la combinazione lineare che definisce il campo di coordinazione : PRES Prey è il campo di presenza individuale della preda, gli altri sono i campi di presenza individuale dei predatori. PRES Prey è il campo di presenza individuale della preda, gli altri sono i campi di presenza individuale dei predatori.

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10 FLOCKING: MOVIMENTO IN FORMAZIONE Si basa su un campo con una zona di massimo, in cui devono posizionarsi i compagni, a distanza D, ed indicato con FLOCK i per il bot i-esimo. Si basa su un campo con una zona di massimo, in cui devono posizionarsi i compagni, a distanza D, ed indicato con FLOCK i per il bot i-esimo. Il campo di coordinazione per il bot i risulta: Il campo di coordinazione per il bot i risulta:

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12 OBIETTIVI Gli obiettivi sono stati realizzati definendo due matrici contenenti i campi di presenza individuale o di flock e di coordinazione. Gli obiettivi sono stati realizzati definendo due matrici contenenti i campi di presenza individuale o di flock e di coordinazione. Si sono scelte le matrici in quanto la mappa, divisa in aree di varie dimensioni, permette la propagazione di un campo discreto basato sulla distanza. Si sono scelte le matrici in quanto la mappa, divisa in aree di varie dimensioni, permette la propagazione di un campo discreto basato sulla distanza.

13 CONCLUSIONI Limplementazione è stata realizzata allinterno del codice di QUAKE III ARENA relativo allAI (14 file, più di 16000 righe in linguaggio C, prive di documentazione). Limplementazione è stata realizzata allinterno del codice di QUAKE III ARENA relativo allAI (14 file, più di 16000 righe in linguaggio C, prive di documentazione). Questa tesi ha realizzato una prima implementazione pratica del modello Co-Field e ha verificato il suo funzionamento in un ambiente dinamico. Questa tesi ha realizzato una prima implementazione pratica del modello Co-Field e ha verificato il suo funzionamento in un ambiente dinamico. È attualmente in corso di stesura un articolo che esporrà i risultati ottenuti nel Fifth IEEE Workshop on Mobile Computing Systems and Applications (WMCSA 2003). È attualmente in corso di stesura un articolo che esporrà i risultati ottenuti nel Fifth IEEE Workshop on Mobile Computing Systems and Applications (WMCSA 2003).