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Strategies through Genetic 
Algorithms for the Ghost Team in 
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­ The Game of Ms. Pac­Man.
­ State of the Art.
­ Flocking.
­ Flocking Strategies for the Ghost 
Team.
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In this work we propose:
­ A Controller for the Ghost 
Team in the game of Ms. Pac­Man 
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The game of Ms. Pac­Man 
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The game of Ms. Pac­Man:
­ Released on 1981.
­ Chosen for the Ms. Pac­Man vs 
Ghosts comp...
 
The game of Ms. Pac­Man 
[2/2]
Movement restrictions for the 
Ghosts:
­ A ghost can never stop.
­ A ghost can choose its...
 
State of the Art [1/2]
Most contributions proposed controllers for Ms. 
Pac­Man:
­ Genetic Programming (Alhejali and Luc...
 
State of the Art [2/2]
Controllers for the Ghosts:
­ Monte Carlo Tree Search (Nguyen and 
Thawonmas 2011, 2013),
­ Influ...
 
Flocking [1/2]
Swarm Intelligence technique:
­ Coordinated intelligence that arises from the 
collective behavior of dec...
 
Flocking [2/2]
­ The agents follow very simple steering 
behaviors:
∙ Separation: makes the agent steer away from close ...
 
Flocking Strategies [1/4]
­ Generalization of the concept of Flocking.
­ The direction taken by a ghost at a junction 
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Flocking Strategies [2/4]
­ Each Ghost is surrounded by 
concentric rings called 
Neighborhoods.
­ The neighborhoods can...
 
Flocking Strategies [3/4]
Formally, a Flocking Strategy is represented 
by a tuple (N, δ, Α):
­ N, number of neighborhoo...
 
Flocking Strategies [4/4]
­ First, all the interactions 
with the other actors are 
calculated as vectors.
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Flocking Strategies [1/2]
Flocking Strategies could be designed manually 
by an expert.
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Flocking Strategies [2/2]
­ Fitness function:
∙ The objective is to create effective Ghosts tha...
 
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Comparison of the performance of the Ghosts 
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Experiments [2/2]
Performances of the controllers included in 
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Conclusions [1/2]
­ Sample controller (link)
­ Flocking Strategies: sets of behavior rules that 
determine the next move...
 
Conclusions [2/2]
­ Future lines of research:
∙ Include in the fitness function the best Ms. 
Pac­Man controllers that t...
 
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Evolving Evil: Optimizing Flocking Strategies through Genetic Algorithms for the Ghost Team in the Game of Ms. PacMan

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*** Presentation created by Federico Liberatore ***

Flocking strategies are sets of behavior rules for the interaction of agents that allow to devise controllers with reduced complexity that generate emerging behavior. In this paper, we present an application of genetic algorithms and flocking strategies to control the Ghost Team in the game Ms. Pac-Man. In particular, we define flocking strategies for the Ghost Team and optimize them for robustness with respect to the stochastic elements of the game and effectivity against different possible opponents by means of genetic algorithm. The performance of the methodology proposed is tested and compared with that of other standard controllers. The results show that fl
ocking strategies are capable of modeling complex behaviors and produce effective and challenging agents.

Published in: Science, Technology
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Evolving Evil: Optimizing Flocking Strategies through Genetic Algorithms for the Ghost Team in the Game of Ms. PacMan

  1. 1.   Evolving Evil: Optimizing Flocking  Strategies through Genetic  Algorithms for the Ghost Team in  the Game of Ms. Pac­Man F. Liberatore A. Mora P. Castillo J.J. Merelo
  2. 2.   Outline ­ The Game of Ms. Pac­Man. ­ State of the Art. ­ Flocking. ­ Flocking Strategies for the Ghost  Team. ­ A Genetic Algorithm for Flocking  Strategies. ­ Experiments. ­ Conclusions.
  3. 3.   What is this about? In this work we propose: ­ A Controller for the Ghost  Team in the game of Ms. Pac­Man  … ­ … based on Flocking  Strategies (more about this in  the following) … ­ … optimized by a Genetic  Algorithm.
  4. 4.   The game of Ms. Pac­Man  [1/2] The game of Ms. Pac­Man: ­ Released on 1981. ­ Chosen for the Ms. Pac­Man vs  Ghosts competition. ­ Participants can submit  controllers for Ms.Pac­Man and  the Ghosts. ­ The objective of Ms. Pac­Man  is to maximize the final score. ­ The objective of the Ghosts is  to minimize it.
  5. 5.   The game of Ms. Pac­Man  [2/2] Movement restrictions for the  Ghosts: ­ A ghost can never stop. ­ A ghost can choose its  direction only at a junction. ­ A ghost cannot turn back on  itself. ­ At every tick of the game all  the ghosts obligatorily reverse  their direction according to a  small random probability.
  6. 6.   State of the Art [1/2] Most contributions proposed controllers for Ms.  Pac­Man: ­ Genetic Programming (Alhejali and Lucas 2010, 2011,  Brandstetter and Ahmadi 2012), ­ Genetic Algorithms for parameters optimization  (Thawonmas 2010), ­ Evolved Neural Networks (Burrow and Lucas 2009,  Keunhyun and Sung­Bae 2010), ­ Ant Colonies (Martin et al. 2010), ­ Monte Carlo Tree Search (Samothrakis et al. 2011,  Ikehata and Ito 2011, Alhejali and Lucas 2013), ­ Reinforcement Learning (Bom et al. 2013).
  7. 7.   State of the Art [2/2] Controllers for the Ghosts: ­ Monte Carlo Tree Search (Nguyen and  Thawonmas 2011, 2013), ­ Influence Maps (Svensson and Johansson  2012), ­ Neural Networks (Jia­Yue et al. 2011), ­ Genetic Algorithm + Rules (Gagne and  Congdon 2012), ­ Competitive Co­Evolution of Ms. Pac­Man and  Ghosts controllers (Cardona et al. 2013).
  8. 8.   Flocking [1/2] Swarm Intelligence technique: ­ Coordinated intelligence that arises from the  collective behavior of decentralized,  self­organized systems. Flocking: ­ Developed to mimic lifelike behaviors of groups  of beings. ­ Flocking systems consist of a population of  simple agents (or boids) interacting locally with  one another depending on the distance between  them.
  9. 9.   Flocking [2/2] ­ The agents follow very simple steering  behaviors: ∙ Separation: makes the agent steer away from close  flock mates. ∙ Alignment: makes the agent steer toward the  average heading of the flock. ∙ Cohesion: makes the agent steer toward the  average position of distant flock mates. ­ The interactions between such agents lead to  the emergence of "intelligent" global behavior
  10. 10.   Flocking Strategies [1/4] ­ Generalization of the concept of Flocking. ­ The direction taken by a ghost at a junction  depends on: ∙ State: ­ Normal, ­ Vulnerable, ­ Flashing. ∙ Position WRT that of the other actors: ­ Ms. Pac­Man, ­ Powerpills, ­ Other Ghosts (depending on their state).
  11. 11.   Flocking Strategies [2/4] ­ Each Ghost is surrounded by  concentric rings called  Neighborhoods. ­ The neighborhoods can have  different radius and size. ­ Each neighborhood defines  the strength of the  interaction between the ghost  and the other actors: ∙ Negative value   Separation→ ∙ Positive value   Cohesion→
  12. 12.   Flocking Strategies [3/4] Formally, a Flocking Strategy is represented  by a tuple (N, δ, Α): ­ N, number of neighborhoods, indexed by n=1,…,N. ­ δ∈ℝN  , vector of N real positive numbers. Each  element δn  is associated to one neighborhood and  represents its maximum radius. ­ Α∈Μ, three­dimensional matrix with real  entries. Each element αs,a,n  is the magnitude of  the steering force on the current ghost in state  s, resulting from the interaction with the actor  a, falling into neighborhood n.
  13. 13.   Flocking Strategies [4/4] ­ First, all the interactions  with the other actors are  calculated as vectors. ­ Then, all the vectors are  summed to find the total  interaction vector. ­ Finally, the direction  taken by the ghost (UP, DOWN,  LEFT, RIGHT) depends on the  component of  the total  interaction vector having  maximum absolute value.
  14. 14.   A Genetic Algorithm for  Flocking Strategies [1/2] Flocking Strategies could be designed manually  by an expert. We propose a standard Genetic Algorithm for  the automatic definition of effective Ghosts  agents: ­ Each individual is a Flocking Strategy,  represented as a tuple (N, δ, Α).  ­ Random initial population. ­ Roulette wheel selection. ­ Cross­over: two parents generate one child by  random recombination of their chromosomes.
  15. 15.   A Genetic Algorithm for  Flocking Strategies [2/2] ­ Fitness function: ∙ The objective is to create effective Ghosts that  perform well against different Ms. Pac­Man strategies.  ∙ Each individual is tested against two Ms. Pac­Man  agents: StarterPacMan (SPM) and NearestPillPacMan (NPPM). ∙ To ensure robustness in the face of random events,  the game is simulated 30 times for each Ms. Pac­Man  agent and 95% confidence intervals are calculated. ∙ Fitness is given by: FITNESS = 1/CI+ SPM  + 1/CI+ NPPM Where CI+  represents the upper limit of the 95%  confidence interval.
  16. 16.   Experiments [1/2] Comparison of the performance of the Ghosts  controllers obtained with different values of  the parameter N (number of Neighborhoods) N=1 N=2 N=3 N=4 N=5 Best  FITNESS­1 783.38 726.84 815.66 766.96 720.20 Avg.  FITNESS­1 871.30 ± 55.45 861.57 ± 70.13 876.31 ± 65.06 905.86 ± 62.66 863.17 ± 72.15 Avg. CPU  time (s) 1373 ± 150.66 1484.3 ± 122.01 1561 ± 193.94 1562.60  ± 109.90 1473.00  ± 74.02
  17. 17.   Experiments [2/2] Performances of the controllers included in  the competition framework. Controller Aggressive  Ghosts Legacy Legacy 2  The  Reckoning Random  Ghosts Starter  Ghosts FITNESS­1 1893.13 2210.9 1429.20 4200.70 1603.49
  18. 18.   Conclusions [1/2] ­ Sample controller (link) ­ Flocking Strategies: sets of behavior rules that  determine the next move of an agent as a force resulting from the interaction of the agents in  the game. ­ Genetic Algorithm presented to design optimized  strategies. ­ The fitness function evaluates each individual  by pitting it against two Ms. Pac­Man controllers  30 times, so as to avoid noise in the function.
  19. 19.   Conclusions [2/2] ­ Future lines of research: ∙ Include in the fitness function the best Ms.  Pac­Man controllers that took part to the  competition. ∙ Compare the Flocking Strategy­based  controller with the best Ghosts controllers that  took part to the competition. ∙ Explore optimization methods other than  Genetic Algorithms. ∙ Change the fitness function structure to  reduce the computation requirements.
  20. 20.   The End! Questions?

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