Optimización basada en colonias de hormigas. Conceptos principales

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Breve introducción a la metaheurística inspirada en el comportamiento de las hormigas naturales para la resolución de problemas de optimización y búsqueda de caminos.

Technologie

Conceptos Principales Optimización Basada en Colonias de Hormigas Antonio Mora García

¿Qué es la OCH? ,[object Object],[object Object],[object Object]

[object Object],¡¡¡ Las hormigas son ciegas !!! ,[object Object],Colonias de Hormigas Naturales (1)

[object Object],[object Object],[object Object],Colonias de Hormigas Naturales (2)

Rastro de Feromona ? ! Elección de camino en bifurcación

[object Object],[object Object],[object Object],Colonias de Hormigas Naturales (3)

[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],De la colonia natural a la OCH (1)

[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],De la colonia natural a la OCH (2)

[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],De la colonia natural a la OCH (4)

[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Algoritmo general de OCH * Los términos entre corchetes son opcionales

Modelos iniciales de OCH ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Otros modelos ,[object Object],[object Object],[object Object]

[object Object],[object Object],VisualBots for Excel VRP en la Wikipedia Shortest path en Matlab ,[object Object],Se pueden aplicar a cualquier problema que se pueda modelar como un grafo Algunas Aplicaciones

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Work presented at EVO* 2022 conference as a Late-Breaking Abstract. ABSTRACT: A fighting game is a 1 vs 1 confrontation in which the players (characters) try to reduce the health bar of the opponent by punching or kicking him. Players can normally also do special movements, which are more complicated to execute, but which can reduce the rival's health in a higher amount. Articial Intelligence (AI) engines in this type of games have a big handicap in comparison to other genres, since they must yield very fast decisions, given the highly dynamic rival movements. In this paper, we have created a Non-Player Character (or bot) aiming to beat to any opponent (being a human player or another NPC). To this end, we have started from a competitive bot (from the state of the art) having as AI engine a set of rules, depending on some conditions, threshold and weights. Then we have optimized these values by means of different schemes of Genetic Algorithms (GAs).

Study on Genetic Algorithm Approaches to Improve an Autonomous Agent for a Fi...

Antonio Mora

Las redes 5G dependen en gran medida de la gestión y el procesamiento basados en software. Las redes definidas por software (SDN) y la virtualización de funciones de red (NFV) forman parte del núcleo de estas. Los servicios ofrecidos dentro de este entorno se componen de varias funciones de red virtuales (VNF) que deben ejecutarse en un orden (normalmente) estricto. Esto se conoce como Service Function Chaining (SFC) y, dado que esas VNFs podrían estar ubicadas en diferentes nodos a lo largo de la red, además de la baja latencia esperada en el procesamiento de los servicios 5G, hace que el SFC sea un problema de optimización difícil de resolver. En un trabajo anterior, los autores presentaron un algoritmo de Optimización de Colonias de Hormigas (ACO) para la minimización del coste de enrutamiento de la composici´on de la cadena de servicios, tratándose de una aproximación preliminar capaz de resolver instancias simples y 'estáticas'; es decir, aquellas en las que la topología de la red permanece invariable durante la resolución. Esto dista mucho de la situación real de las redes, en las que normalmente los nodos (y los enlaces) aparecen y desaparecen continuamente. Así, en este trabajo describimos una evolución de nuestra propuesta anterior, que considera un modelo dinámico del problema, más cercano al escenario real. De manera que, en las instancias, los nodos y enlaces pueden ser eliminados o activados repentinamente. El algoritmo ACO será capaz de adaptarse a estos cambios y seguir ofreciendo soluciones óptimas. Dicho método ha sido probado en tres instancias dinámicas de diferentes tamaños, obteniendo resultados muy prometedores.

Optimización Adaptativa basada en Colonias de Hormigas para la Composición de...

Antonio Mora

Paper published at the last International Work Conference on Artificial Neural Networks (IWANN 2021). ABSTRACT: 5G Networks are strongly dependent on software-based management and processing. Services offered inside this environment are composed of several Virtual Network Functions (VNFs) that must be executed in a (normally) strict order. This is known as Service Function Chaining (SFC) and, given that those VNFs could be placed in different nodes along the network together with the expected low latency in the processing of 5G services, makes SFC a tough optimization problem. In a previous work, the authors presented an Ant Colony Optimization (ACO) algorithm for the minimization of the routing cost of service chain composition, but it was a preliminary approach able to solve simple and 'static' instances (i.e. network topology is invariable). Thus, in this work we describe an evolution of our previous proposal, which consider a dynamic model of the problem, closer to the real scenario. So, in the instances nodes and links can be removed suddenly or, on the contrary, they could arise. The ACO algorithm will be able to adapt to these changes and still yield optimal solutions. The Adaptive Ant-SFC method has been tested in three dynamic instances with different sizes, obtaining very promising results.

Adaptive Ant Colony Optimization for Service Function Chaining in a Dynamic 5...

Antonio Mora

Videogames have become one of the most prolific and interesting testbed for research in the last few years; mainly due to their growing impact on both, the society and in the scientific community. Thus, there are arising many tools and frameworks aimed to ease the implementation and test of effective Artificial Intelligence engines, able to control challenging or human-like autonomous agents (NPCs, Non-Player Characters). However, many of these engines are still implemented using basic techniques and just a few of them apply advanced Computational Intelligence methods. Moreover, videogames are themselves a varied domain with many other problems to address, that researchers are becoming to study. This talk will introduce videogames as a research domain and will present the main problems to solve as well as the main CI techniques applied in this scope.

Research in Videogames. (Much) further than just AI

Antonio Mora

Artículo presentado en el reciente CoSECiVi 2020, celebrado online el 7 y 8 de octubre de 2020. RESUMEN DEL TRABAJO: En los últimos años, la competición internacional de IA en Hearthstone ha aumentado exponencialmente su fama entre la comunidad científica, que ha participado de forma activa con múltiples agentes. Uno de los mejores, EVA, aplicaba un enfoque greedy combinado con un algoritmo evolutivo (AE). Sin embargo, casi todas las propuestas (incluida EVA) fueron diseñadas para funcionar de manera generalista, es decir, para cualquiera de los posibles héroes del juego. Esta generalización presenta una gran carencia, ya que no se explotan las cartas exclusivas de cada héroe, así como sus posibles perfiles de comportamiento diferentes. Este artículo sigue una filosofía similar a EVA, también híbrida (Greedy + AE), pero teniendo en cuenta tres arquetipos o perfiles muy extendidos entre la comunidad de jugadores: Aggro (ofensivo), Control (defensivo) y Midrange (intermedio). De forma que, en esencia, se han optimizado tres comportamientos diferentes con el objetivo de crear un agente más especializado capaz de usar un motor de comportamiento diferente dependiendo del héroe con el que juegue. Para demostrar la valía de este enfoque, se han llevado a cabo varios experimentos, comparando los agentes evolucionados con EVA en muchas partidas diferentes, usando tres héroes distintos. Los resultados muestran una mejora sobre EVA para los tres agentes basados en perfil, y un gran rendimiento en general frente a otras propuestas menos competitivas. *** Presentación creada por Alejandro Romero ***

GRETIVE: Un Bot Evolutivo para HearthStone basado en Perfiles

Antonio Mora

Paper published in the past 2020 IEEE Conference on Games. The abstract of the paper is: The impressive performance of Monte Carlo Tree Search (MCTS) based game-playing agents in high branching factor domains, such as Go, motivated researchers to apply and adapt MCTS to even more challenging domains. Real-time strategy (RTS) games feature a large combinatorial branching factor, and a real-time aspect that pose significant challenges to a broad spectrum of AI techniques, including MCTS. Various MCTS enhancements were proposed such as the combinatorial multi-armed bandit (CMAB) based sampling, state/action abstractions and machine learning. In this paper, we propose to apply move pruning to MCTS-based agents, in the context of RTS games. We describe a class of possibly detrimental playeractions, and elaborate a number of pruning approaches, targeting this specific class. The experimentation results in mRTS indicate that this could be a promising direction.

Improving the Performance of MCTS-Based μRTS Agents Through Move Pruning

Antonio Mora

Work presented in EvoAPPs 2020, included the Special Session "Soft Computing applied to Games". Granted with the *** BEST PAPER AWARD *** of the Conference. :D The abstract is: General Videogame Playing is one of the hottest topics in the research field of AI in videogames. It aims at the implementation of algorithms or autonomous agents able to play a set of unknown games efficiently, just receiving the set of rules to play in real time. Thus, this work presents the implementation of eight approaches based on the main techniques applied in the literature to face this problem, including two different hybrid implementations combining Montecarlo Tree Search and Genetic Algorithms. They have been created within the General Video Game Artificial Intelligence (GVGAI) Competition platform. Then, the algorithms have been tested in a set of 20 games from that competition, analyzing its performance. According to the obtained results, we can conclude that the proposed hybrid approaches are the best approaches, and they would be a very competitive entry for the competition.

Testing hybrid computational intelligence algorithms for general game playing...

Antonio Mora

Checking the difficulty of evolutionary-generated maps in a N-Body inspired m...

Antonio Mora

Applying Ant Colony Optimization for Service Function Chaining in a 5G Networ...

Antonio Mora

Investigación en videojuegos. (mucho) Mas allá de la IA

Antonio Mora

Presentation of the paper published in IEEE Conference on Games 2019. ABSTRACT: One of the main problems in the design throughoptimization of car racing bots is the inherent noise in the optimization process: besides the fact that the fitness is a heuristic based on what we think are the keys to success and as such just a surrogate for the ultimate objective, winning races, fitness itself is uncertain due to the stochastic behavior of racing conditions and the rest of the (simulated) racers. The fuzzy-based genetic controller for the car racing simulator TORCS that we have defined in previous works is based on two fuzzy subcontrollers, one for deciding on the wheel steering angle and another to set the car target speed at the next simulation tick. They are both optimized by means of an Evolutionary Algorithm, which considers an already tested fitness function focused on the maximization of the average speed during the race and the minimization of the car damage. The noisy environment asks for keeping diversity high during evolution, that is why we have added a Blend Crossover (BLX-alpha) operator, which is, besides, able to exploit current results at the same time it explores. Additionally, we try to address uncertainty in selection by introducing a novel selection policy of parents based in races, where the individuals are grouped and compete against others in several races, so just the firsts ranked will remain in the population as parents. Several experiments have been conducted, testing the value of the different controllers. The results show that the combination of a dynamic BLX-alpha crossover operator plus the pole position selection policy clearly beats the rest of approaches. Moreover, in the comparison of this controller with one of the participants of the prestigious international Simulated Car Racing Championship, our autonomous driver obtains much better results than the opponent.

Beating uncertainty in racing bot evolution through enhanced exploration and ...

Antonio Mora

En esta presentación se describen conceptos principales de Inteligencia Artificial (IA) e Inteligencia Computacional (IC) en videojuegos, así como las principales técnicas de IA utilizadas en videojuegos (incluso en muchos comerciales). Igualmente se presentan algunas líneas de investigación relacionadas con videojuegos en las que se aplica IC, y se muestran varios ejemplos desarrollados dentro del grupo de investigación en el que trabaja Antonio Mora (Grupo GeNeura, de la Universidad de Granada). * Charla realizada en el Meetup del grupo GranadAI del día 1 de julio de 2019. *

Inteligencia Computacional en Videojuegos (Meetup GranadAI 2019)

Antonio Mora

Short presentation of the paper published in EVO* 2019 (EvoAPPS 2019). ABSTRACT: This paper presents an original approach for building structures that are stable under gravity for the physics-based puzzle game Angry Birds, with the ultimate objective of creating levels with the minimum number of constraints. This approach consists of a search-based procedural level generation method that uses evolutionary algorithms. In order to evaluate the stability of the levels, they are executed in an adaptation of an open source version of the game called Science Birds. In the same way, an open source evolutionary computation framework has been implemented to fit the requirements of the problem. The main challenge has been to design a fitness function that, first, avoids if possible the actual execution of the simulator, which is time consuming, and, then, to take into account the different ways in which a structure is not structurally sound and consider them in different ways to provide a smooth landscape that eventually achieves that soundness. Different representations and operators have been considered and studied. In order to test the method four experiments have been carried out, obtaining a variety of stable structures, which is the first path for the generation of levels that are aesthetically pleasing as well as playable.

Free Form Evolution for Angry Birds Level Generation

Antonio Mora

Ciencia y Videojuegos (ULP 2019)

Antonio Mora

Presentation shown at IEEE Conference on Computational Intelligence and Games 2018, held between 13 and 17 of August in Maastricht (The Netherlands). The ABSTRACT of the work is: Simulated car races have been used for a long time as an environment where car controlling algorithms can be tested; they are an interesting testbed for all kinds of algorithms, including metaheuristics such as evolutionary algorithms. However, the challenge in the evolutionary algorithms is to design a reliable and effective evaluation process for the individuals that eventually translates into good solutions to the car racing problem: finding a controller that is able to win in a wide range of tracks and with a good quantity of opponents. Evaluating individual car controllers involves not only the design of a proper fitness function representing how good the car controller would be in a competitive race, but also the selection of the best solution for the optimization problem being solved; this decision might not be easy when uncertainty is present in the problem environment; in this case, weather and track conditions as well as unpredictable behavior of other drivers. Creating a methodology for the automatic design of the controller of an autonomous driver for a car racing simulator such as TORCS is an optimization problem which offers all these challenges. Thus, in this paper we describe an analysis and some proposals to improve the evaluation of optimized fuzzy drivers for TORCS over previous attempts to do so. It builds on preliminary results obtained in previous papers as a baseline and aims to obtain a more competitive autonomous driver via redesign of the fitness evaluation procedure; to this end, two different fitness functions are studied in several experiments, along with a novel race-based approach for the selection of the best individual in the evolution.

The Evolutionary Race: Improving the Process of Evaluating Car Controllers in...

Antonio Mora

Póster presentado en las Terceras Jornadas Andaluzas de Informática, celebradas en septiembre de 2017 en Canillas de Aceituno (Málaga, España). El resumen del mismo es: La predicción de situaciones financieras adversas en empresas, como la temida quiebra o bancarrota es un problema que se ha venido estudiando desde hace varias d´ecadas con un éxito relativo. En este trabajo se muestra una propuesta efectiva para anticipar esta situación considerando un conjunto de datos real sobre empresas españolas. Dicho conjunto se encuentra claramente desequilibrado en lo relativo al n´umero de patrones que no presentan bancarrota respecto a los que sí la presentan. Esto afecta dramáticamente a los modelos de clasificación y a la fiabilidad de sus resultados, por lo aquí se propone la aplicación de técnicas de equilibrado (o balanceo) para paliar estos efectos. Sobre los datos corregidos, en distintas aproximaciones, se aplican y comparan, utilizando diversas métricas, los clasificadores J48, Random Forest y Naïve Bayes, como base comparativa. De acuerdo a los cuatro experimentos realizados, Random Forest proporciona los mejores resultados, siendo éstos bastante fiables.

Predicción de Quiebra Financiera de Empresas Mediante Equilibrado de Datos y ...

Antonio Mora

Poster for presenting the paper at EvoGAMES 2017 in Amsterdam. The abstract of the paper is: "When driving a car it is essential to take into account all possible factors; even more so when, like in the TORCS simulated race game, the objective is not only to avoid collisions, but also to win the race within a limited budget. In this paper, we present the design of an autonomous driver for racing car in a simulated race. Unlike previous controllers, that only used fuzzy logic approaches for either acceleration or steering, the proposed driver uses simultaneously two fuzzy controllers for steering and computing the target speed of the car at every moment of the race. They use the track border sensors as inputs and besides, for enhanced safety, it has also taken into account the relative position of the other competitors. The proposed fuzzy driver is evaluated in practise and timed races giving good results across a wide variety of racing tracks, mainly those that have many turning points."

Driving in TORCS using modular fuzzy controllers - Poster - EvoGAMES 2017

Antonio Mora

Artículo presentado en el 3er Congreso de la Sociedad Española para las Ciencias del Videojuego (CoSECiVi'16). RESUMEN: Este artículo propone un algoritmo evolutivo para optimizar el comportamiento de bots (NPCs) que no requiere de una función de fitness explícita, usando en su lugar combates por pares (a modo de "justa") en los que sólo uno de los contendientes sobrevivirá. Este proceso hará las veces de mecanismo de selección del algoritmo, en el que sólo los ganadores pasarán a la siguiente generación del mismo. Se ha utilizado un algoritmo de Programación Genética, diseñado para generar motores de comportamiento para bots del conocido RTS Planet Wars. Este método tiene dos objetivos principales: en primer lugar, paliar el efecto que la naturaleza "ruidosa" de la función de fitness añade a la evaluación y, en segundo lugar, generar bots más generales (menos especializados) que los que se obtienen mediante algoritmos evolutivos en los que se usa siempre un contendiente común para evaluar los individuos. Más aún, la omisión de un proceso de evaluación explícito reduce el número de combates necesarios para evolucionar, lo que reduce a su vez el tiempo de cómputo del algoritmo. Los resultados demuestran que el método converge y que es menos sensible al ruido que otros métodos más tradicionales. Además de esto, con este algoritmo se obtienen bots muy competitivos en comparación con otros bots de la literatura.

Sólo puede quedar uno: Evolución de Bots para RTS basada en supervivencia

Antonio Mora

Artículo presentado en el 3er Congreso de la Sociedad Española para las Ciencias del Videojuego (CoSECiVi 2016). RESUMEN: El presente artículo describe una aplicación para dispositivos móviles desarrollada en el marco de un proyecto de investigación cuyo objetivo es fomentar las visitas al patrimonio, tanto cultural como académico y científico, de la Universidad de Granada (España). Dicha aplicación se ha planteado como un juego serio que hace uso de mecanismos de geolocalización para ofrecer una experiencia gamificada que guiará la visita del usuario a través de varios centros del complejo universitario. El juego se desarrolla como una aventura gráca en la que el jugador/usuario es protagonista, y plantea una gran diversidad de desafíos que combinan aspectos físicos e intelectuales para incentivar al jugador a recopilar las "piezas" distribuidas por los distintos edificios con el n último de dar vida (o no) a un nuevo Frankenstein. Actualmente se dispone de un prototipo de la aplicación/juego que será probado próximamente en una experiencia organizada con varios grupos que competirán para crear el Frankenstein en menos tiempo. Esta experiencia permitirá analizar la efectividad del juego en el objetivo con el que fue diseñado: motivar a locales y turistas a visitar el patrimonio de la Universidad de Granada y adquirir conocimientos sobre el mismo.

Living-UGR: Una aventura gráfica geolocalizada para difundir el patrimonio de...

Antonio Mora

Gamification in Teaching - How to motivate students through games

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