Ora daremo un'occhiata alla messa a punto dell'algoritmo genetico del robot Robbie questa interfaccia è un pochino complicata quindi andrò avanti è divisa in due parti, c'è la parte dell'algoritmo genetico e c'è la parte che simula Robbie nel suo ambiente. Facciamo partire l'algoritmo genetico. Impostiamo la popolazione qui la metterò a 60 Uno svanataggio di questa versione di NetLogo è un po' lento per cui non posso impostare la stessa popolazione fatta nella versione in C e aumentare questa per renderla più veloce possibile Ok quindi la popolazione è 60. Il tasso di mutamento ricordate dopo che il cross over parentale per creare la discendenza, che è mutata. Questa è la probabilità di mutamento ad ogni valore nella stringa c'è uno 0.05 di probabilità che ogni valore si muterà, ovvero una media di 12 mutamenti per stringa. É alto ma lasciamo per ora, lo proveremo dopo ok quindi ora lo rimandiamo da capo ci vorrà un attimo perché piano e vedrete ogni individuo della popolazione è rappresentato qui. Ho 60 individui nella popolazione, questa è la prima generazione dove ogni cosa è casuale ognuna di queste rappresenta una strategia casuale e l'asse verticale qui rappresenta il fitness riconoscete qui un fitness abbastanza basso questo è il fitness più alto nella popolazione l'asse orizzontale rappresenta quanto simili sono queste individui al miglior in termini di questa stringa che rappresenta la strategia quanto simili sono le stringhe, ok quindi o lo mandiamo di continuo per un certo numero di generazioni e ho impostato il numero di generazioni a 50 quindi facciamolo andare e qui ci dice la migliore fitness ad ogni generazione e ci dice anche la rappresentazione della strategia stessa in termini di quali azioni sono nella strategia che non è utile ora perché non possiamo bene interpretare quanto vada bene una certa strategia guardando alla stringa ma ora posso guardare la popolazione che cambia nel tempo e potete vedere una curva di miglior fitness del miglior individuo in ogni generazione qui potete vedere che è abbastanza lento ok, otteniamo una generazione 50 e va a -74 del migliore come miglior fitness 7.5 è il miglior fitness. Quindi ora possiamo farlo è possiamo guardare al quale sia il miglior individuo in un dato ambiente. Quindi imposto l'ambiente ora quella schermata passa all'individuo il migior individuo e qui c'è come sta andando in questa particolare configurazione per ogni contenitore che questi puntini arancione, quindi quello che posso è il passo verso la migliore strategia allora qui si imposta ad ogni passo questo individuo ci dice solo di mettere ok, va bene, la fitness è 0 proviamo in un ambiente diverso qui c'è una configurazione ancora diversa qui c'è una diversa configurazione alcune configurazioni dell'individuo a dire il vero, va in un punto più alto della media fitness 0, ma immagino che ancora non l'abbiamo trovato ok prende la lattina, va in un posto e la raccoglie ok ha un punteggio di 10 in questo giro allora visualizziamo il toggle che va indietro al nostro algoritmo genetico e proviamo per altre 50 generazioni a partire dalla popolazione che abbiamo ora. Ho premuto per sbaglio Setup ho distrutto la popolazione avuta ora proviamolo ancora nelle generazioni che è un diverso giro parte con una diversa popolazione iniziale con stringhe casuali quindi abbiamo una differente progressione e ora saltiamo la generazione 50 nel video ok ci siamo. La generazione 50 è un pochino meglio della migliore fitness è 18.5, guardiamo al migior individuo quindi vediamo in questi passi ma non raccoglie alcuna lattina. Proviamo in un diverso ambiente, raccoglie una lattina. Ah sta raccogliendo alcune lattine, andiamo indietro e di nuovo, comunque mostra solo questo modello potete scaricarlo dalla pagina del materiale del corso RobbieGA.nlogo e potete farlo andare, fare alcuni esercizi per i compiti in questa unità