Anteprima dei Match di Premier League Cambogia di Domani
La Premier League cambogiana continua a far parlare di sé con le sue emozionanti partite e i colpi di scena che non mancano mai. Domani, i fan dello sport più amato al mondo si preparano ad assistere a match che promettono di regalare grandi emozioni e sorprese. In questo articolo, esploriamo i match previsti per domani, analizziamo le squadre in campo e offriamo alcune previsioni sulle scommesse basate sull'analisi delle prestazioni recenti.
Match in Programma per Domani
- Squadra A vs Squadra B
- Squadra C vs Squadra D
- Squadra E vs Squadra F
Analisi delle Squadre in Campo
Ogni partita della Premier League cambogiana è unica e presenta le sue sfide. Vediamo cosa possiamo aspettarci dalle squadre coinvolte nei match di domani.
Squadra A vs Squadra B
La Squadra A, nota per la sua solidità difensiva, si prepara ad affrontare la Squadra B, che ha mostrato un'ottima forma offensiva nelle ultime partite. Questo match potrebbe essere deciso da pochi dettagli tecnici e dalla capacità di sfruttare le occasioni create.
Squadra C vs Squadra D
La Squadra C ha dimostrato una grande coesione di squadra e una strategia ben definita, mentre la Squadra D ha fatto registrare una serie di vittorie consecutive grazie alla sua tenacia e spirito combattivo. Questo incontro promette di essere equilibrato e avvincente.
Squadra E vs Squadra F
La Squadra E, con il suo stile di gioco dinamico e veloce, affronta la Squadra F, che punta su una difesa impenetrabile e calciatori esperti in fase difensiva. La chiave del successo potrebbe risiedere nella capacità della Squadra E di rompere le linee difensive avversarie.
Previsioni sulle Scommesse: Analisi Dettagliata
Per gli appassionati di scommesse, ogni partita della Premier League cambogiana offre opportunità interessanti. Ecco alcune previsioni basate sull'analisi delle prestazioni recenti delle squadre.
Squadra A vs Squadra B
- Possibile Risultato Finale: Vittoria della Squadra A per 1-0.
- Migliori Scommesse: Under 2.5 goal, Pari nel primo tempo.
- Razionale: La solidità difensiva della Squadra A potrebbe limitare le opportunità offensive della Squadra B, mentre la loro esperienza potrebbe portare a un risultato stretto.
Squadra C vs Squadra D
- Possibile Risultato Finale: Pareggio 1-1.
- Migliori Scommesse: Entrambe le squadre segnano, Over 2.5 goal.
- Razionale: Entrambe le squadre hanno dimostrato di essere in buona forma e potrebbero lottare per il controllo del match, portando a un pareggio con entrambe le squadre che trovano la rete.
Squadra E vs Squadra F
- Possibile Risultato Finale: Vittoria della Squadra E per 2-1.
- Migliori Scommesse: Vittoria della Squadra E, Under 3.5 goal.
- Razionale: La velocità e la dinamicità della Squadra E potrebbero permetterle di superare la difesa della Squadra F, ma quest'ultima potrebbe trovare un gol per mantenere il match aperto fino alla fine.
Tattiche e Strategie Chiave
Ogni squadra entra in campo con una strategia ben definita. Analizziamo alcune delle tattiche che potrebbero emergere nei match di domani.
Squadra A: Solidità Difensiva e Contropiede Rapido
La Squadra A punterà sulla sua solida difesa per contenere l'attacco della Squadra B. Una volta recuperata palla, cercherà di sfruttare i contropiedi rapidi per creare occasioni da gol.
Squadra B: Pressing Alto e Gioco Offensivo Continuo
La Squadra B cercherà di imporre un pressing alto fin dall'inizio per disturbare il gioco della Squadra A. Il loro obiettivo sarà quello di mantenere il possesso palla e creare costantemente occasioni da gol attraverso combinazioni rapide.
Squadra C: Gioco Collettivo e Possesso Palla
La Squadra C punterà su un gioco collettivo basato sul possesso palla. Cercheranno di costruire l'attacco partendo dalla difesa, cercando spazi tra le linee della difesa avversaria.
Squadra D: Transizioni Veloci e Attacco alla Porta Avversaria
La Squadra D utilizzerà transizioni veloci per sorprendere la difesa della Squadra C. Il loro obiettivo sarà quello di attaccare direttamente la porta avversaria con lanci lunghi e cross pericolosi.
Squadra E: Dinamismo e Velocità in Attacco
La Squadra E cercherà di sfruttare la velocità dei suoi attaccanti per superare la difesa della Squadra F. Il loro gioco sarà caratterizzato da movimenti rapidi e cambiamenti di fronte frequenti.
Squadra F: Difesa Organizzata e Contropiede Preciso
La Squadra F si concentrerà sulla solidità difensiva per limitare l'attacco veloce della Squadra E. Una volta recuperata palla, cercheranno di organizzare contropiedi precisi per colpire in ripartenza.
Fattori Esterni che Potrebbero Influenzare i Match
<|repo_name|>aviralkumawat/MultiAgents<|file_sep|>/project1/GridWorld/Agents/MDPAgent.py
"""
This file contains the implementation of an agent using the value iteration algorithm for MDPs.
"""
import numpy as np
import random
from GridWorld import GridWorld
class MDPAgent:
"""
This class implements an agent that uses value iteration for MDPs.
"""
def __init__(self):
"""
Initializes the agent's internal state.
"""
self.gamma = None
self.states = None
self.actions = None
self.policy = None
self.QValues = None
def learn(self, env: GridWorld):
"""
This function learns the optimal policy using value iteration.
Parameters:
env (GridWorld): The environment to be used by the agent.
"""
# Set hyperparameters.
self.gamma = env.gamma
self.states = env.states
self.actions = env.actions
# Initialize Q values and policy randomly.
self.QValues = {}
self.policy = {}
for state in self.states:
if not state.is_terminal():
self.QValues[state] = {}
for action in self.actions:
self.QValues[state][action] = random.random()
best_action = max(self.actions,
key=lambda action: self.QValues[state][action])
self.policy[state] = best_action
# Perform value iteration until convergence.
while True:
delta = -np.inf
new_QValues = {}
for state in self.states:
if state.is_terminal():
continue
old_q_value = max(self.QValues[state].values())
new_q_values = {}
for action in self.actions:
next_state_probs_and_rewards = env.get_next_state_probs_and_rewards(state=state,
action=action)
q_value = sum(prob * (reward + (self.gamma * max(self.QValues[next_state].values())))
for next_state, prob, reward in next_state_probs_and_rewards)
new_q_values[action] = q_value
new_QValues[state] = new_q_values
max_q_value = max(new_q_values.values())
delta = max(delta, abs(old_q_value - max_q_value))
self.QValues = new_QValues
# Update policy.
for state in self.states:
if not state.is_terminal():
best_action = max(self.actions,
key=lambda action: new_QValues[state][action])
self.policy[state] = best_action
if delta <= env.epsilon * (1 - self.gamma) / (2 * self.gamma):
break
def act(self, state):
"""
This function returns the action that is selected by the policy of the agent.
Parameters:
state (State): The current state of the environment.
Returns:
The action that is selected by the policy of the agent.
"""
return self.policy[state]<|file_sep|># MultiAgents
MultiAgent Systems Coursework at University of Illinois at Urbana-Champaign
### Project-1: Markov Decision Processes and Dynamic Programming
In this project I have implemented an agent that solves a grid world problem using the value iteration algorithm for Markov Decision Processes (MDPs). I have also compared its performance with that of an agent that uses Q-learning.
### Project-2: Collaborative Filtering and Matrix Factorization
In this project I have implemented collaborative filtering based on matrix factorization to make movie recommendations to users.
### Project-3: Reinforcement Learning
In this project I have implemented Deep Q-Networks (DQN) and Advantage Actor-Critic (A2C) algorithms to solve Atari games.
### Project-4: Self-Play and Multi-Agent Reinforcement Learning
In this project I have implemented agents that use Q-learning and Deep Q-Networks (DQN) to play board games such as Tic-Tac-Toe and Connect Four against each other.<|repo_name|>aviralkumawat/MultiAgents<|file_sep|>/project1/GridWorld/Agents/QAgent.py
"""
This file contains the implementation of an agent using Q-learning.
"""
import numpy as np
import random
from GridWorld import GridWorld
class QAgent:
"""
This class implements an agent that uses Q-learning.
"""
def __init__(self):
"""
Initializes the agent's internal state.
"""
# Hyperparameters.
self.epsilon = None
self.alpha = None
self.gamma = None
self.num_episodes_to_play_for_learning = None
# Environment variables.
self.states = None
self.actions = None
# Internal variables used by the agent.
self.QValues = None
self.policy_for_evaluation = None
def learn(self, env: GridWorld):
"""
This function learns an optimal policy using Q-learning.
Parameters:
env (GridWorld): The environment to be used by the agent.
"""
# Set hyperparameters.
# Set hyperparameters.
self.epsilon = env.epsilon
self.alpha = env.alpha
self.gamma = env.gamma
num_episodes_to_play_for_learning
= int(env.num_episodes_to_play_for_learning)
# Set environment variables.
# Set environment variables.
self.states
= [state for state in env.states if not state.is_terminal()]
num_states
= len([state for state in env.states if not state.is_terminal()])
num_actions
= len(env.actions)
# Initialize internal variables used by the agent.
# Initialize internal variables used by the agent.
num_states_times_num_actions
= num_states * num_actions
# Initialize Q values randomly.
QValues
= np.random.rand(num_states_times_num_actions) / num_actions
# Initialize policy randomly.
policy_for_evaluation
= np.random.randint(num_actions,
size=num_states)
# Start playing episodes for learning purposes only.
for episode_number in range(num_episodes_to_play_for_learning):
initial_state
= random.choice(self.states)
done
= False
while not done:
# Choose an action according to epsilon-greedy policy.
epsilon_probability
= random.uniform(0.,1.)
if epsilon_probability <= self.epsilon:
action_index
= random.randint(0,num_actions-1)
else:
current_state_index
= initial_state.index - initial_state.min_index + initial_state.size**2 * (
initial_state.row - initial_state.min_row)
current_action_index
= policy_for_evaluation[current_state_index]
action_index
= current_action_index
current_action
= list(env.actions)[action_index]
next_states_and_probs_and_rewards
= env.get_next_states_probs_and_rewards(state=initial_state,
action=current_action)
next_state_index_list
=[next_state.index - next_state.min_index + next_state.size**2 * (
next_state.row - next_state.min_row)
for next_state,_prob,_reward in next_states_and_probs_and_rewards]
reward_list
=[ _reward for _,_prob,_reward in next_states_and_probs_and_rewards]
prob_list
=[ _prob for _,_prob,_reward in next_states_and_probs_and_rewards]
next_max_Q_values_list
=[max([QValues[next_state_index* num_actions + a]
for a in range(num_actions)])
for next_state_index in next_state_index_list]
# Update Q values using Bellman equation with sampling approximation.
current_Q_value
=(1-self.alpha)*QValues[current_state_index*num_actions + action_index] +
(self.alpha)*(
reward_list[0]+(self.gamma*(
prob_list[0]*next_max_Q_values_list[0])))
QValues[current_state_index*num_actions + action_index]
=(1-self.alpha)*QValues[current_state_index*num_actions + action_index] +
(self.alpha)*(
reward_list[0]+(self.gamma*(
prob_list[0]*next_max_Q_values_list[0])))
# Update policy based on updated Q values.
current_policy_for_evaluation_indices
=[current_state_index*num_actions+a for a in range(num_actions)]
current_policy_for_evaluation_values
=[QValues[i] for i in current_policy_for_evaluation_indices]
best_action_indices
=[current_policy_for_evaluation_indices[i]
for i,v in enumerate(current_policy_for_evaluation_values)
if v == max(current_policy_for_evaluation_values)]
policy_for_evaluation[current_state_index]
=(random.choice(best_action_indices))%num_actions
if __name__ == '__main__':
pass<|repo_name|>aviralkumawat/MultiAgents<|file_sep|>/project4/TicTacToe/Agents/QLearningAgent.py
"""
This file contains the implementation of an agent that plays Tic-Tac-Toe using Q-learning with function approximation via neural networks.
"""
import numpy as np
import random
class NeuralNetwork:
def __init__(self):
"""
Initializes the weights of the neural network randomly.
Parameters:
number_of_input_nodes (int): Number of input nodes of the neural network.
Returns:
Nothing.
"""
number_of_input_nodes=9*9+9*9+9*9+9*9+9+9+9+9+1;
hidden_layer_1_weights=np.random.uniform(low=-0.05,
high=0.05,
size=(number_of_input_nodes,
int(number_of_input_nodes/10)));
hidden_layer_1_bias=np.random.uniform(low=-0.05,
high=0.05,
size=int(number_of_input_nodes/10));
hidden_layer_2_weights=np.random.uniform(low=-0.05,
high=0.05,
size=(int(number_of_input_nodes/10),
int(number_of_input_nodes/100)));
hidden_layer_2_bias=np.random.uniform(low=-0.05,
high=0.05,
size=int(number_of_input_nodes/100));
output_layer_weights=np.random.uniform(low=-0.05,
high=0.05,
size=(int(number_of_input_nodes/100),
int(number_of_input_nodes/100)));
output_layer_bias=np.random.uniform(low=-0.05,
high=0.05,
size=int(number_of_input_nodes/100));
number_of_parameters=len(hidden_layer_1_weights.flatten())+len(hidden_layer_1_bias)+len(hidden_layer_2_weights.flatten())+len(hidden_layer_2_bias)+len(output_layer_weights.flatten())+len(output_layer_bias);
hidden_layer_1_weights_momentum=np.zeros((number_of_input_nodes,int(number_of_input_nodes/10)));
hidden_layer