Auto Parameter Suggestion

Die Auto Parameter Suggestion-Funktion der Desktop App nutzt einen genetischen Algorithmus, um automatisch optimierte Parameterkombinationen zu finden. Dazu führt sie mehrere Simulationsläufe durch und bewertet jede Kombination anhand eines Fitnesswerts.

Damit CoBalance diesen Fitnesswert abrufen kann, muss das Unity-Projekt eine Komponente bereitstellen, die das Interface IGeneticAlgorithmFitnessEvaluator implementiert.

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IGeneticAlgorithmFitnessEvaluator

public interface IGeneticAlgorithmFitnessEvaluator
{
    float CalculateFitness();
}

CoBalance sucht beim Aufruf von SimulationAPI.FinishScenario() automatisch nach einer Komponente mit diesem Interface in der aktuellen Szene und ruft CalculateFitness() ab.

Ein höherer Rückgabewert bedeutet eine bessere Parameterkombination. Der genetische Algorithmus maximiert diesen Wert über Generationen hinweg.

Ist keine solche Komponente in der Szene vorhanden, wird der Schritt stillschweigend übersprungen — Simulationen ohne Auto Suggestion funktionieren deshalb ohne Änderungen.

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Beispiel

using CoBalance;
using UnityEngine;

public class SimulationFitnessEvaluator : MonoBehaviour, IGeneticAlgorithmFitnessEvaluator
{
    [SerializeField] private GameManager gameManager;

    public float CalculateFitness()
    {
        // Höherer Score = bessere Balance
        return gameManager.FinalScore;
    }
}

SimulationFitnessEvaluator ist eine eigene Komponente in der Szene. Der GameManager ruft SimulationAPI.FinishScenario() auf — CoBalance findet den Evaluator automatisch und holt den Fitnesswert ab.

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Hinweise

• CalculateFitness() wird synchron aufgerufen, direkt bevor der Simulationslauf beendet wird
• Der Fitnesswert sollte auf Basis des gesamten Simulationsverlaufs berechnet werden, nicht nur des letzten Zustands
• Negative Fitnesswerte sind erlaubt, aber der genetische Algorithmus optimiert immer in Richtung höherer Werte