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Maeb03 ligafantastica-2
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  • 1. 16/09/13   GA/Liga Yahoo Algoritmos genéticosAlgoritmos genéticos aplicados a la Ligaaplicados a la Liga Fantástica YahooFantástica Yahoo Juan David Fernández, Juan Miguel Rodríguez,Juan David Fernández, Juan Miguel Rodríguez, Juan Julián MereloJuan Julián Merelo Depto. Arquitectura y Tecnología de Computadores,Depto. Arquitectura y Tecnología de Computadores, U. GranadaU. Granada http://www.geneura.orghttp://www.geneura.org
  • 2. 16/09/13   GA/Liga Yahoo ¿Por qué? ● La liga Fantástica Yahoo es un problema del  mundo real. ● Dos formas de abordarlo: – Problema de optimización combinatoria. – Problema de optimización de reglas.
  • 3. 16/09/13   GA/Liga Yahoo ¿Qué es?¿Qué es? ➢ Objetivo del juego: ➢ Acumular máximo de puntos a lo largo de las jornadas. ➢ Normas: ➢ Precio máximo equipos: 100 ➢ Diferentes formaciones. ➢ Datos de cada jugador
  • 4. 16/09/13   GA/Liga Yahoo ¿Qué es?¿Qué es?
  • 5. 16/09/13   GA/Liga Yahoo ¿Qué es? Clasificación¿Qué es? Clasificación
  • 6. 16/09/13   GA/Liga Yahoo Estado del ArteEstado del Arte ➢ Vs. Baseball, Liga virtual de béisbol basada en IA ➢ IA Patentada ➢ Totomaster: Predicción de resultados de la liga inglesa.
  • 7. 16/09/13   GA/Liga Yahoo Estado del Arte IIEstado del Arte II ➢ Genetic football: Programa de optimización combinatoria, similar al TSP. ➢ Notre Dame football predictor: red neuronal para predecir tipo de juego ofensivo de un equipo de fútbol americano ➢ Discusiones en Usenet sobre algoritmos para ganar a la TotoCalcio
  • 8. 16/09/13   GA/Liga Yahoo Estado del Arte III: GA/LigaEstado del Arte III: GA/Liga fantásticafantástica ➢ Ejemplo en un curso de IA en DCU
  • 9. 16/09/13   GA/Liga Yahoo AE/Liga FantásticaAE/Liga Fantástica ➢ 2 soluciones ➢ Maximización de puntos. ➢ Optimización de reglas heurísticas. ➢ Herramienta: OPEAL ➢ http://opeal.sourceforge.net ➢ Disponible en CPAN como Algorithm::Evolutionary
  • 10. 16/09/13   GA/Liga Yahoo Algoritmo Genético paraAlgoritmo Genético para maximizar puntuaciónmaximizar puntuación ●Codificación del cromosoma: equipo ●Mutación específica para el cromosoma ●Sin operador de cruce ●Muestreo aleatorio simple ●Elitismo
  • 11. 16/09/13   GA/Liga Yahoo Algoritmo Genético paraAlgoritmo Genético para maximizar puntuación: fitnessmaximizar puntuación: fitness ●Objetivos: ● Maximizar última jornada ● Maximizar resultados globales ●Ventaja: directa, fácil implementación. ●Inconveniente: factores externos. ● El fútbol es así.
  • 12. 16/09/13   GA/Liga Yahoo Algoritmo Genético paraAlgoritmo Genético para maximizar puntuación: pruebasmaximizar puntuación: pruebas ➢ Parámetros Algoritmo ➢ Tamaño Población = 100 ➢ Número de Iteraciones = 200 ➢ Prob. Ajuste = 1 ➢ % de Población Nueva = 0.5 ➢ Prob. Mutar Jugador = 0.1 Formaciones 0 50 100 150 200 250 29 30 31 32 33 34 35 36 37 Jornadas Puntuaciones Formación 4-4-2 Formación 4-3-3 Formación 3-4-3 Formación 3-5-2
  • 13. 16/09/13   GA/Liga Yahoo Algoritmo Genético paraAlgoritmo Genético para maximizar puntuación: pruebas IImaximizar puntuación: pruebas II Formaciones (Datos Reales) -40 -20 0 20 40 60 80 30 31 32 33 34 35 36 37 38 Jornadas Puntuaciones Formación 4-4-2 Formación 4-3-3 Formación 3-4-3 Formación 3-5-2
  • 14. 16/09/13   GA/Liga Yahoo AG mejora reglas heurísticasAG mejora reglas heurísticas ➢ Cromosoma ➢ Porcentajes de aplicación 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.
  • 15. 16/09/13   GA/Liga Yahoo AG mejora reglas heurísticas:AG mejora reglas heurísticas: fitnessfitness ➢ Se usa como base el algoritmo anterior, para maximizar la puntuación 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 evalúan los mejores. ➢
  • 16. 16/09/13   GA/Liga Yahoo AG mejora reglas heurísticas:AG mejora reglas heurísticas: ResultadosResultados Formaciones 0 20 40 60 80 100 120 140 30 31 32 33 34 35 36 37 38 Jornadas Puntuaciones Formación 4-4-2 Formación 4-3-3 Formación 3-5-2 Formación 3-4-3
  • 17. 16/09/13   GA/Liga Yahoo AG mejora reglas heurísticas:AG mejora reglas heurísticas: EquiposEquipos
  • 18. 16/09/13   GA/Liga Yahoo ConclusionesConclusiones ➢ Buenos resultados en una jornada pasada no implican unos buenos resultados en una jornada futura, debido a ➢ Climatología. ➢ Cansancio de los jugadores. ➢ Factor campo. ➢ Estado anímico. ➢ Estado de la competición. ➢ Decisiones arbitrales. ➢ ...
  • 19. 16/09/13   GA/Liga Yahoo Conclusiones IIConclusiones 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 heurísticos. ➢ Los enfoque heurísticos (evolución de reglas) dan mejores resultados que los genéricos.
  • 20. 16/09/13   GA/Liga Yahoo Trabajo futuroTrabajo futuro ➢ Interfaz genérico para “ligas fantásticas” ➢ Uso de información desde el principio de la liga. ➢ Inclusión de información procedente de diferentes fuentes ➢ Adaptación a las tablas de cada año en particular.