Лабиринттегі роботтар - 9/10

Контекст

Автономды жүйелерді зерттеу орталығында роботтардың бірнеше түрі сыналады. Бұл эксперименттер үшін ареналардың бірнеше түрі қолданылды және әрбір робот белгілі бір зерттеу стратегиясын ұстанады. Әрбір эксперимент кезінде робот оның қызметі туралы ақпарат жинайтын сенсорлар жиынтығымен және мониторинг жүйелерімен жабдықталады. Тіркелген деректер роботтың мінез-құлқы мен ол жұмыс істейтін ортаның әртүрлі аспектілерін сипаттайды.
Олар сандық мәндерді (мысалы, орташа жылдамдық, жүріп өткен қашықтық, соқтығысулар саны немесе жиналған нысандар), сондай-ақ категориялық немесе сипаттамалық ақпаратты (мысалы, арена түрі немесе қоршаған орта жағдайлары) қамтуы мүмкін. Осы деректерді талдау арқылы роботтардың қозғалу, кеңістікті зерттеу, нысандарды жинау немесе кедергілерге жауап беру тәсілдеріндегі заңдылықтарды байқауға болады.

Бұл деректерді талдау келесі мақсаттар үшін маңызды:

• бақыланатын мінез-құлық негізінде робот ұстанатын стратегияны анықтау;
• стратегияларды бір-бірінен ерекшелейтін белгілерді түсіну;
• зерттеу үлгілерін автоматты түрде тануға қабілетті модельдер құру.

Бұл есепті шешу үшін сізге екі файл беріледі:

• train.csv – талдау және модельдерді оқыту үшін қолданылатын белгіленген мысалдарды қамтиды;
• test.csv – strategy_label бағанынан басқа дәл сондай айнымалыларды қамтиды және болжамдарды жасау үшін қолданылады.

Роботтардың стратегиялары

Эксперименттерде стратегиялардың төрт түрі қолданылады:

• explorer – мүмкіндігінше көп әртүрлі аймақтарды аралауға тырысатын робот;
• collector – нысандарды жинауды мақсат ететін робот;
• guardian – патрульдеу жүргізетін және бір аймақтарға жиі оралатын робот;
• sprinter – жылдамдыққа және қысқа уақыт ішінде аумақты қамтуға басымдық беріп, жылдам қозғалатын робот.

Деректер жиынтығының сипаттамасы

train.csv және test.csv файлдарындағы әрбір жол бір экспериментке сәйкес келеді.

Деректер жиынтығы робот мінез-құлқының әртүрлі аспектілерін сипаттайтын бағандардан тұрады. Мұндай сипаттамалардың мысалдары:

Талаптар

Task 1 - Арена түрлерінің саны (15 ұпай)

train.csv файлындағы деректерді пайдаланып, arena_type бағанында қанша бірегей мән бар екенін анықтаңыз.

Task 2 - Бақыланған максималды жылдамдық (15 ұпай)

train.csv файлындағы деректерді пайдаланып, avg_speed_mps бағанындағы мәндердің максимумын анықтаңыз.

Task 3 - Ең жиі қолданылатын арена (10 ұпай)

train.csv файлындағы деректер негізінде, arena_type бағанында ең жиі кездесетін арена түрін анықтаңыз.

Task 4 - Максималды жинау өнімділігі (10 ұпай)

train.csv файлындағы деректер негізінде, items_collected бағанының максималды мәнін анықтаңыз.

Task 5 – Робот стратегиясын анықтау (50 ұпай)

test.csv файлындағы әрбір эксперимент үшін робот стратегиясын анықтайтын модель құрыңыз.

Мүмкін мәндер:

1explorer2collector3guardian4sprinter

Жіберу файлының форматы

Жіберілетін файл csv форматында болуы және келесі бағандарды қамтуы керек:

subtaskID үшін мүмкін мәндер:

Task 1 – Task 4 үшін нәтиже train.csv деректері негізінде жаһандық деңгейде есептелген мән болып табылады.
Жіберу файлында бұл мән robot_id үшін арнайы GLOBAL мәнін пайдаланып тек бір рет берілуі керек.

Task 5 үшін test.csv файлындағы әрбір робот үшін болжанған стратегияны көрсету қажет.

Мүмкін мәндер:

1explorer2collector3guardian4sprinter

submission.csv файлының мысалы

1robot_id,subtaskID,answer2GLOBAL,1,103GLOBAL,2,4.314GLOBAL,3,forest5GLOBAL,4,76TR_1000,5,explorer7TR_1001,5,guardian8TR_1002,5,collector

Бағалау

Жалпы ұпай саны – 100 ұпай.

Task 1 – Task 4 (50 ұпай)

Алғашқы төрт тапсырма үшін жауаптар тек train.csv деректері негізінде анықталады.

Бағалау жіберу файлындағы мән мен train.csv негізінде есептелген дұрыс мән арасындағы дәл сәйкестікті (теңдікті) тексеру арқылы жүргізіледі.

Task 5 – Робот стратегиясын анықтау (50 ұпай)

Бұл тапсырма үшін test.csv файлындағы роботтар үшін болжанған стратегиялардың дұрыстығы бағаланады.

Әр класс үшін F1 көрсеткішін есептеп, содан кейін осы мәндердің орташа мәнін шығаратын Macro-F1 метрикасы қолданылады.

c класы үшін:

Қорытынды Macro-F1 көрсеткіші барлық кластар үшін F1 көрсеткіштерінің орташа мәні болып табылады:

мұндағы K – кластар саны. Бұл есепте K = 4.

Task 5 үшін берілетін ұпай:

1score = 50 x MacroF1 (егер MacroF1 < 0.93 болса)2score = 50 (егер MacroF1 >= 0.93 болса)

⬇ Starter Kit жүктеп алу