A attempt to apply machine learning to the classic Snake game using the Q-learning technique.
O programa deve ser utilizado pela linha de comando, existem apenas dois comandos train e run.
Se quiser interromper o treinamento, a qualquer momento basta focar na janela e apertar ESC, o treinamento é interrompido e as estatisticas e memória são salvas.
Todos os dados importados ou exportados pelo programa se encontram na pasta data.
Padrão: default
Indica em qual mundo o agente deve treinar, é ignorado caso utilize um arquivo de configuração. O nome do mundo não precisa ter extensão visto que todos devem ser do tipo json.
--world times
Padrão: 10
Indica a velocidade da simulação, é usado diretamente pelo PyGame para limitar o número de quadros por segundo, use -1 para retirar essa limitação.
--speed 20
Padrão: gerado automáticamente
Indica o nome do arquivo de memória que deve ser importado ou exportado.
--memory super_cool_memory_name
Padrão: default
Indica um valor constante ou o nome de uma função para ser utilizada como epsilon, este indica a probabilidade do agente não seguir as regras e selecionar uma ação qualquer. Você pode criar sua própria função editando o módulo epsilons.py.
--epsilon linear
--epsilon 0.4
Padrão: 0.75
Indica a taxa de aprendizado do agente.
--learn 0.6
Padrão: 0.9
Indica o fator de desconto do agente.
--discount 0.8
Padrão: 16
Indica o tamanho que as unidades do mundo devem ser exibidas.
--view-size 32
Padrão: True
Indica se a simulação deve ser exbida na tela.
--view-enable 0
Padrão: nenhum
Indica um arquivo de configuração a ser usado. Para sessões de treinamento mais complexas deve ser utilizado esses arquivos para usar outros tipos de memórias e adaptadores assim como ciclos e mapas.
--config small_worlds_config.json
Padrão: data/statistics
lndica o diretório onde será salvo as estatísticas da sessão.
--stats-dir some/other/directory
Padrão: false
Desabilita a saída de arquivos de estatística.
--no-stats