Demolen22 / BoostedBird

Gra Flappy Bird z AI za pomocą NEAT

Opis

Ten projekt to implementacja klasyka gier Flappy Bird przy użyciu Pythona i Pygame, rozszerzona o możliwości sztucznej inteligencji (AI) dostarczane przez bibliotekę NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT). Gra zawiera ptaka, który musi przefrunąć pomiędzy poruszającymi się kolumnami bez ich dotykania. AI uczy się, jak grać w grę, poprawiając swoje wydajność na przestrzeni czasu, na podstawie funkcji dopasowania zdefiniowanej podczas procesu ewolucji.

Gra pierwotnie została opracowana przy użyciu modułu Arcade do szkolenia AI, ale ze względu na problemy z architekturą i błędy podczas implementacji, przeniesiona została na Pygame dla lepszego sterowania i kompatybilności.

Wymagania

Aby uruchomić tę grę, potrzebujesz:

• Zainstalowanego Pythona na Twoim systemie.

• Zainstalowanego Pygame. Możesz go zainstalować za pomocą pip install pygame

• Zainstalowanego NEAT-Python. Ta biblioteka jest używana do ewolucji sieci neuronowych. Zainstaluj ją za pomocą pip install neat-python

Jak uruchomić grę

1. Upewnij się, że masz zainstalowany Python, Pygame oraz NEAT-Python na swoim systemie.

2. Mozliwość zmieniania parametrów sieci NEAT w pliku konfiguracyjnym config-feedforward.txt. Ten plik zawiera wszystkie parametry, które mogą być dostosowane do indywidualnych potrzeb:

   • pop_size: Określa liczbę osobników (ptaków) w populacji, którzy będą uczestniczyć w procesie ewolucji. Zwiększenie tej wartości może przyspieszyć proces uczenia, ale również zwiększy obliczeniowe koszty.
   • fitness_threshold: Ustala minimalną wartość fitness, którą musi osiągnąć organizm, aby móc przetrwać do kolejnego pokolenia. Zmniejszenie tego progu może przyspieszyć ewolucję, ale ryzykuje utratą zdobytej do tej pory wiedzy.
   • bias: Parametry związane z biasem w sieciach neuronowych, takie jak bias_init_mean, bias_init_stdev, bias_max_value, bias_min_value, bias_mutate_power, bias_mutate_rate, i bias_replace_rate. Dostosowanie tych wartości pozwala na modyfikację sposobu, w jaki sieć uczy się reprezentować dane wejściowe i wyjściowe.

3. Wykonaj skrypt python main.py

Wzorowano się na tym projekcie link