Q&A
そもそも、Pythonを学習仕立てと見受けられますが
・ポケモン2体の定義（Classで定義しましょう）
・そのポケモンの「属性の定義」
・属性を定義するための「enum宣言」
・その「enum」も駆使した「二次元配列」の構築
こちらのほう、学んだほうがよいと思う所存です…。
主の目的を達成する場合、Pythonにおける、この学が必要となります…
jupyterで、ポケモンを2体対戦させた時の勝ち負けを判断するように学習させたいのですが、判断材料は、属性と個体値の合計を比べた物にしたいと思っています。
どうすれば良いでしょうか
恐らくですが、ちょっとギャグ的というか、Undertale的に表現しましょうか…
* あなたは コーディングのフェーズを強いられている
そのような状態です。
先ほど、csvをどうこうしてましたが、それは「データを読み込んだだけ」だと思います。
そのデータを「コーディング」でどうにしかしないといけない段階にある次第だと思います…
軽くヒントですが、あなたは「ポケモン」クラスを定義する必要があります。
そのポケモンには、現状「属性」の定義が必要になるでしょう。
そのうえで、そのポケモンをインスタンスとして「2体」newする必要があります。
ここまで出来たら、属性による攻防の処理の定義が始められます。
あなたが学ぶべきは、最低限のコーディングによる、「enum」と「class」の定義と「インスタンスの作り方」になる印象です…
回答2件
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タグと「学習」という言葉から察するに，
- ポケモンとやらを「属性」と「個体値」で表現する
詳しくわからんけども，「属性」も１つのパラメータとして数値で表現すれば良いのでは．
- ２体のポケモン{A,B}が戦うとどっちが勝つのか，というデータを教師データとしてたくさん用意する
- 学習器に学ばせる
みたいなことをするんじゃないですかね．きっと．
投稿2019/10/23 01:29
総合スコア11985
いいアイデアをありがとうございます、活用していきたいと思います
「個体値」とやらでググってきたけど，同じ種類のポケモンでも微妙にパラメータの差があるという話ですかね．
で，その微妙な差が勝敗を分けるという話(?)なのであれば，教師データには「個体値」の差によって勝ち負けが逆転するようなパターンを適当に相当数含ませておく必要がある気がしますね．
0
ベストアンサー
属性なら、二次元配列で定義して、そこに倍率を定義するのがよろしいかと…
「攻撃する側に対する防御側のテーブル」が必要です。
たとえば、「攻撃する側に対する防御側のテーブル」で考えると、
「電気ショック」を「水タイプに浴びせる場合」
二次元配列で辿ると、「電気」の列に「水」の行があり、そこには2．0の数値があるので、
攻撃力に、その2.0を乗算すればいいのです。
攻撃を受ける側が2タイプあると、アルゴリズムが変わるので、
まずは「1タイプのみ」で考えるのが賢明かと存じます…。
まずはそのシステムを完成させてから「個体値」などを考慮すればよいかと思います。
ポケモンのような、数字の殴り合いのゲームを再現するのは、一筋縄ではいかないと存じます…。
投稿2019/10/22 15:08
編集2019/10/22 15:10総合スコア368
一応僕が作りたいのはゲームではなくポケモン2体を比べてどっちが勝つかというものを作りたいと思っています
ベストアンサーを頂きかつ、すでに終わってる状態なので、恐縮ですが、一応最低限のポケモンの知識として
「どっちが勝つか」と言う計算機能を作ると
・属性
・個体値
以外に、命中率もそうですし、「相手の一撃必殺を防御する」スキル等も考慮する事になると思います…。
端的に申し上げると、「属性」「個体値」だけでシミュレーターを作ると、「命中率」や「一撃必殺防止のスキル」等が考慮されない為
常に相手より先に動けて「ぜったいれいど（ツノドリルやハサミギロチンはゴーストに無効の為…）」を連発したヤツが勝つ、地獄絵図の環境になるかと思われます…。
見た目的には単純に見えるポケモンの論理計算も、実はスキル等のイレギュラー系が多く、とても複雑です…が、
その複雑さを乗り越えて常に最新のポケモンシミュレーターを作ることができれば、貴殿がポケモン界隈のプログラマー枠として時の人になれるとは思います。
以外に
やっぱりできればすごいですよね！時間をかけていいものを作れるように頑張ります
ツイッターでも若干言ってたのですが…
「ポケモンの弱点相性」「ステータス値」「複合タイプが無い」「努力値」「個体値（初代ポケモンはこのパラメータがございますでしょうか…？）程度しか能力の差分を示す要素が無い」しかない「初代環境」のシミュレーターなら
いささか作りやすいと思う次第であります…
初代のデータを再現した後に、後から追加された概念を追実装するアプローチはいかがでしょうか…
最初からポケモンのスキルのようなイレギュラーまで考慮したら、おそらく最低限が実現する前に、やる気が無くなるのを危惧する次第です…。
プログラムに必要なのは「目標に確実に近づいてる確信」だと思う次第です…。
個人的に「努力値、個体値、技」等、全てを適用した上でパーティーに入れたいポケモン6体を指定して、仮想敵を指定したり、現環境ではやってる構成を抽出した6体を相手に、1000回ぐらい相手にした体で計算し、勝てる計算に至った回数等を独自アルゴリズムで検算して導くエミュレーター等を作ると面白そうだなと思う次第です…。
囲碁の世界でも、AlphaGoみたいに、囲碁のプロをAIが打ち負かすような時代はすでに訪れてるので、ポケモンのプロをAIが打ち倒すような時代が来てもおかしくないかもしれませんね。
kousukeさんがそのパイオニアになるのも面白そうだと思う次第です…。
思い出しましたが、pythonは機械学習や深層学習に強い分野なので、そういうAIの開発には強いと思う次第です…
いろいろな意見をありがとうございます
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