Algoritmos genticos aplicados a la Liga Fantstica Yahoo Juan David Fernndez, Juan Miguel Rodrguez, Juan Julin Merelo Depto. Arquitectura y Tecnologa de Computadores, U. Granadahttp://www.geneura.org

Por qu?

La liga Fantstica Yahoo es un problema del mundo real.

Dos formas de abordarlo:Problema de optimizacin combinatoria.

Problema de optimizacin de reglas.

Qu es?

Objetivo del juego:Acumular mximo de puntos a lo largo de las jornadas.

Normas:Precio mximo equipos: 100

Diferentes formaciones.

Datos de cada jugador

Qu es?

Qu es? Clasificacin

Estado del Arte

Vs. Baseball, Liga virtual de bisbol basada en IAIA Patentada

Totomaster: Prediccin de resultados de la liga inglesa.

Estado del Arte II

Genetic football: Programa de optimizacin combinatoria, similar al TSP.

Notre Dame football predictor: red neuronal para predecir tipo de juego ofensivo de un equipo de ftbol americano

Discusiones en Usenet sobre algoritmos para ganar a la TotoCalcio

Estado del Arte III: GA/Liga fantstica

Ejemplo en un curso de IA en DCU

AE/Liga Fantstica

2 solucionesMaximizacin de puntos.

Optimizacin de reglas heursticas.

Herramienta: OPEALhttp://opeal.sourceforge.net

Disponible en CPAN como Algorithm::Evolutionary

Algoritmo Gentico para maximizar puntuacin

Codificacin del cromosoma: equipo

Mutacin especfica para el cromosoma

Sin operador de cruce

Muestreo aleatorio simple

Elitismo

Algoritmo Gentico para maximizar puntuacin: fitness

Objetivos: Maximizar ltima jornada

Maximizar resultados globales

Ventaja: directa, fcil implementacin.

Inconveniente: factores externos.El ftbol es as.

Algoritmo Gentico para maximizar puntuacin: pruebas

Parmetros AlgoritmoTamao Poblacin = 100

Nmero de Iteraciones = 200

Prob. Ajuste = 1

% de Poblacin Nueva = 0.5

Prob. Mutar Jugador = 0.1

Algoritmo Gentico para maximizar puntuacin: pruebas II

AG mejora reglas heursticas

Cromosoma Porcentajes de aplicacin de las reglas para cambio de un jugador por otro:Jugar en casa

Jugar contra equipo inferior

Jugar de titular.

Operadores comunes con el anterior.

AG mejora reglas heursticas: fitness

Se usa como base el algoritmo anterior, para maximizar la puntuacin por jornada.

Varias versiones:1, 2, 3 usan la jornada anterior como base, la 4 dos jornadas.

1 maximiza equipos una sola vez; 2 la llama siempre, 3 y 4 evalan los mejores.

AG mejora reglas heursticas: Resultados

AG mejora reglas heursticas: Equipos

Conclusiones

Buenos resultados en una jornada pasada no implican unos buenos resultados en una jornada futura, debido aClimatologa.

Cansancio de los jugadores.

Factor campo.

Estado anmico.

Estado de la competicin.

Decisiones arbitrales.

...

Conclusiones II

Desde el punto de vista evolutivo, el problema es interesante por:Se puede abordar desde diferentes puntos de vista.

Es necesario un conocimiento del problema, y el uso de operadores heursticos.

Los enfoque heursticos (evolucin de reglas) dan mejores resultados que los genricos.

Trabajo futuro

Interfaz genrico para ligas fantsticas

Uso de informacin desde el principio de la liga.

Inclusin de informacin procedente de diferentes fuentes

Adaptacin a las tablas de cada ao en particular.

16/09/13

Juan Guervs GA/Liga Yahoo

16/09/13

Juan Guervs GA/Liga Yahoo