IA treinadora do Skyline Run
Uma população NEAT externa controla os coeficientes de recompensa usados por um treinador NEAT interno. Cada controlador é avaliado pelo progresso real no nível, com as recompensas ajustadas manualmente executadas novamente como controle.
Jogue o jogo: Skyline Run Abrir o laboratório de IA dos agentesConfiguração do metatreinamento
Horizonte de avaliação por candidato a treinador — não é a duração do treino do corredor (o corredor treina sem limite no laboratório de IA). As execuções vão 25% além do horizonte, e valores maiores multiplicam o tempo de meta-treinamento.
Como ler este painel
- Uma população NEAT externa evolui controladores que ajustam os multiplicadores de recompensa. Cada candidato é avaliado com um treinamento interno completo; o candidato 1 de cada geração usa as recompensas manuais como referência.
- A aptidão é a média ponderada para o fim do progresso dos corredores internos — gerações finais contam mais — medida 25% além do horizonte configurado, mais um bônus de conclusão. A seed do percurso muda a cada meta-geração, então a aptidão bruta só é comparável dentro de uma geração — acompanhe a vantagem sobre a linha de base.
- Sinais de progresso: o gráfico de vantagem acima de zero, o alcance do nível subindo rumo a 100% e o selo "Nível concluído" aparecendo.
- O gráfico de multiplicadores mostra os ajustes feitos pelo controlador — recompensas de progresso, checkpoint e conclusão, além das penalidades de tempo e morte — em relação à linha tracejada de 1×.
Metageração 0
Vantagem sobre a referência — Campeão — / referência —
Candidato em avaliação — O candidato 1 é a referência manual
Geração interna 0/50
Melhor alcance do nível — Até onde chegam os corredores do candidato atual
Velocidade de simulação 0 ciclos/s
As métricas aparecem quando o treinamento começa.
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