Всем привет!
Столкнулся с проблемой, которая, возможно, в GameDev уже имеет решение. Хотел бы посоветоваться.

Требуется некоторое подобие экспертной системы и ИИ для управления динамическим объектом. Смысл заключается в оптимальном переводе объекта из некоторого класса состояний {A} в класс состояний {B}. Этот переход выполняется последовательностью воздействий на объект, зависящих от его текущего состояния.

Входные данные: набор характеристик объекта, изменяющихся во времени и набор ответных реакций человека (эксперта).
Например, можно представить, что человек получает показания датчиков и воздействует на органы управления объектом.

Если формализовать - получаем входной и выходной числовой вектор. По идее, тут можно бы организовать нейросеть и обучить ее на входных/выходных данных от эксперта.
Но один и тот же человек никогда не повторит свои действия в точности так же, как и в прошлый раз, некоторые его действия будут более оптимальны, некоторые менее - то есть чистого эталонного поведения не существует.

Появилась идея от четких числовых значений перейти к нечетким. Ну и само собой напрашивающееся следствие - построить нечеткую систему правил, что уже более похоже на экспертную систему. Только вот формализованных правил (IF-THEN) мне эксперт не предоставит, только вход и выход. 
Покопавшись по книжкам даже нашел, как объединить плюсы от нечеткого логического вывода и от обучаемости нейросетей - не до конца оформленные правила (без весовых коэффициентов) пихнуть в структуру нейросети и провести обучение на тестовых данных.

Однако эксперт на самом деле не один, а пара десятков. И у каждого свои методы перехода от ситуации А к ситуации B, то есть если рассматривать последовательность действий человека во времени, то эксперты будут руководствоваться каждый своим набором неких неформализуемых правил.

Я думаю, под каждого отдельного эксперта можно было бы обучить отдельную нейросетку (или точнее, нейро-нечеткую систему), а потом на них, как на отдельные "особи", натравить генетические алгоритмы и в конечном итоге вывести наиболее оптимальный вариант.

Ну и теперь вопрос: я вообще в правильном направлении рассуждаю, или есть какие-то более простые и изящные пути решения проблемы?



Это сообщение отредактировал(а) Artemios - 8.1.2009, 06:41

Artemios, попробуй написать вот этому челу - http://plakhov.livejournal.com/

он на AI до Яндекса специализировался в геймдеве. может, поможет.

Artemios, А пока недостаточно конкретной информации, чтобы выводы сделать о том, что можно использовать и что лучше использовать. Гипотезы Ваши вполне приемлемы, но только как стартовые гипотезы - они требуют дальнейшей доработки для оптимизации схемы решения и гарантирования решения (что управление приведет-таки к ситуации из класса В, а не будет скакать вокруг какого-то варианта аж до бесконца).
Теории-то дофига, в т.ч. и в области оптимального управления и идентификации систем (нейросетки тут - просто способ представления модели и, может быть, способ реализации настройки), а задачу лучше рассмотреть как формально-обобщенно, так и затем в привязке к конкретному предполагаемому решению, например, на нейросети некоторого вида.