FlappyBird_GA_ANN

유전 알고리즘(GA - Genetic algorithm)을 이용해 플래피 버드(Flappy Bird) 게임을 학습하는 다중 레이어 퍼셉트론 신경망(MLP neural network) 구현

구현 영상

0. 그대로 실행 시 주의사항

그대로 실행 시, 하위 디렉토리 \datas 를 생성하고 학습 내용에 대해 모두 저장하도록 되어 있습니다. 수많은 파일을 생성하고 싶지 않다면, GA_ANN.cs 에서 DNASimul()와 GetScores() 함수를 수정하세요.

1. Flappy Bird 게임 Class 구현

주인공(플레이어) : 빨간색 사각형

주인공 행동 : 위로 점프

장애물 : 파란색 사각형

패배 조건 : 주인공이 장애물과 접할 경우

점수 : 생존 시간에 비례

2. MLP (Mulilayer perceptron) 신경망 구조 설계

2.1. 입력 레이어

P00 : 다음 장애물과의 거리

P01 : 다음 장애물의 입구 높이와의 거리 차이

P02 : 주인공(플레이어)의 y좌표(높이)

2.2. 은닉 레이어(Hidden Layer)

2중 Layer로 구성 (5 + 2)

2.3. 출력 레이어

P30 : Jump여부 (0.5이상 값이면 점프)

3. 유전 알고리즘(Genetic algorithm) 설계

3.1. DNA 구조 설계

각 퍼셉트론에 대한 weight 값과 bias값의 배열

3.2. DNA 개수

총 20개

3.3. 돌연변이 확률

5%

3.4. 교배 규칙

1) 게임 점수 상위 50% DNA보존

2) 하위 50% DNA는 상위 50% 교배 DNA로 교체

3) 상위 50% DNA교배 시, 점수에 비례해 유전 인자 결정