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疲れないように頑張る(効率的に頑張る)
チャレンジ目標:開発環境のさらなる効率化? ↑の一環として、pull requestやpush時に自動コンパイルするようにgithub actionsを使って設定する? dockerを使ってev3rtをコンパイルする環境はすでにあった。 https://qiita.com/Shitimi_613/items/35b3a30ba55ee6f8e01d
これがあると、今までcygwinとかgcc入れたりだとかの環境構築が不要になる。 なぜなら、上記のようなコンパイル環境を仮想マシン上に作れるのがdockerの強みだから。
競技的には、機械学習? シミュレーションの詳細が出ないとそこは決めれないか?
シミュレーションを繰り返し実施して学習っていう機械学習できんかな?ライントレースとかも含めて。
パラメーターの適合などは、シミュレーションの繰り返しで学習させられそうですね。シミュレーションの結果から必要な情報が出力出来れば、あとは評価関数を作ってやるだけで出来そうなイメージ。(最適化ツールのライブラリがどこかに落ちていれば一番楽)
ランダム要素がどの程度あるのかを運営に聞いてみるか?(ランダム要素がないと全部仮想ラインだけで走らせられるのでは?)
目標:リザルトタイムを〇〇s獲得する (シミュレータならではの装飾語を↑に入れたい) ○○s:ベーシックの妥当な時間とゲームのエリアフル攻略or 妥当なラインを書く
チャレンジ候補:・実機とシミュレーションの協調 ・ロジックの妥当性検証(自動全網羅チェック)→★ →バグの早期発見やアジャイル開発 ・パッチあてなし(内々の目標、モデルには書けない) ・
いつもモデルの目標で悩むので、早めに決めとく あと、モデルのアピールポイントとなるチャレンジ項目を作る