Progress for week 9 (2020)
From Robin
(Difference between revisions)
m |
|||
(5 intermediate revisions not shown) | |||
Line 11: | Line 11: | ||
** Ulike antall individer | ** Ulike antall individer | ||
** Ulike Vekt-initialisering, (Disse har gitt best: [-5, 5], [-1,1], [-2,2]) - Kvalitativ og kvantitativ analyse. Se bilder. | ** Ulike Vekt-initialisering, (Disse har gitt best: [-5, 5], [-1,1], [-2,2]) - Kvalitativ og kvantitativ analyse. Se bilder. | ||
+ | ** Genetisk evolusjon gir veldig rask løsning. (Lokal Optima) | ||
- | [[fil:7_markers.png]] | + | |
+ | [[fil:7_markers.png]] [[fil:20_markers.png]] [[fil:28_markers.png]] | ||
+ | [[fil:Trained_sum.png]] [[fil:Kinetic_energy.png]] | ||
* Skrevet en god del * | * Skrevet en god del * | ||
+ | |||
+ | == Wonho == | ||
+ | === Accounting === | ||
+ | * Planned experiments and started running them on the cluster | ||
+ | ** 7 cases for 3 different combination of 3 behavior descriptors - 8 runs each makes it ANOVA with df=1 for comparing MBF | ||
+ | ** static vs flexible - 8 runs using all features on static controller - compare fitness/distance traveled vs leg length for untrained leg length | ||
+ | ** NEAT vs vanila HyperNEAT vs Multi-layered HyperNEAT - 8 runs each using all features | ||
+ | ** NS only vs MOEA vs Fitness only - 8 runs each using all features | ||
+ | * Started writing | ||
+ | ** template setup & structure | ||
+ | ** behavioral diversity & MOEA in the background | ||
+ | |||
+ | === Budget === | ||
+ | * Start writing implementation | ||
+ | * Implement/test statistical analysis - ANONA/t-Test | ||
+ | * Continue running the experiments. Currently only behavior descriptor test done |
Current revision as of 09:49, 27 February 2020
Contents |
Nikolai
- Må lage et bedre mocap armbånd. Det som er nå er ikke rigid nok siden det bruker bare borrelås til å feste markører.
- Mulig å lese over ~10 sider av implementation? Ønsker å vite om det er helt klart hvordan systemet funker.
- Visalisering: Se min skjerm.
Tony
- Eksperimentering *
- Ulike Fitness funksjoner, (Quantity of Motion, summeringen gir store radianer, manipulatoren beveger for kjapt og urealistisk)
- Ulike antall Fitness
- Ulike antall individer
- Ulike Vekt-initialisering, (Disse har gitt best: [-5, 5], [-1,1], [-2,2]) - Kvalitativ og kvantitativ analyse. Se bilder.
- Genetisk evolusjon gir veldig rask løsning. (Lokal Optima)
fil:7_markers.png fil:20_markers.png fil:28_markers.png
fil:Trained_sum.png fil:Kinetic_energy.png
- Skrevet en god del *
Wonho
Accounting
- Planned experiments and started running them on the cluster
- 7 cases for 3 different combination of 3 behavior descriptors - 8 runs each makes it ANOVA with df=1 for comparing MBF
- static vs flexible - 8 runs using all features on static controller - compare fitness/distance traveled vs leg length for untrained leg length
- NEAT vs vanila HyperNEAT vs Multi-layered HyperNEAT - 8 runs each using all features
- NS only vs MOEA vs Fitness only - 8 runs each using all features
- Started writing
- template setup & structure
- behavioral diversity & MOEA in the background
Budget
- Start writing implementation
- Implement/test statistical analysis - ANONA/t-Test
- Continue running the experiments. Currently only behavior descriptor test done