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2013年11月16日 星期六

使用振盪器改善投擲器鏈之鎖死問題

個人很常玩minecraft大概不用提,最近在建造分類工廠時,遇到「將物品向上傳送」的設計問題,因為一般的漏斗只能水平傳送或是向下傳送,如果不想要讓玩家自己把物品拿到高處,就要有自動化的機制才行。
幸好在1.5版之後,新加入大量紅石元件,讓許多過去無法達成的自動化得以實現,本文設計一個利用振盪器驅動投擲器鏈,進而改善過去投擲器鏈常遇到的鎖死問題,分述如下:

1. 過去向上運送法之介紹:
2. 改善投擲器鏈之設計:
3. 設計展示:
4. 參考資料:

1. 過去向上運送法之介紹:
過去常見的minecraft傳送物品向上有五種方法:向上水流運送、活塞運送、鐵路運送、投擲器鏈和玻璃傳送管。
向上水流最大的問題是運送效率不佳,速度最慢還有可能會卡住,同時需要相當大的建造面積。活塞運送也有相同的問題,向上提升一格就要再將物品移動到另一格,也容易掉物品[1]。
玻璃管傳送法見[2],是利用minecraft 的bug feature,物品被由下向上擠壓時會向上移動尋找空間,藉此運送物品,最上方再以漏斗承接運送的物品,事實上不用玻璃亦可達到相同的效果,使用玻璃純粹是可以看到在運送什麼;在長距離傳送上,玻璃傳送管效益最高,使用極少量的紅石電路即可,但物品跑到傳送器外,未免讓人心理發毛,一不小心物品可能會落到管外而遺失。
相較上述三種方式,鐵路運送和投擲器鏈不會將物品轉為實體,可靠性相對較高。
鐵路運送[3]相當有效率,要送高只要多蓋鐵軌即可,只有起迄點需要紅石電路設計,但使用方式是利用箱子一次運送一箱的物品,個人比較不喜歡。
投擲器鏈相對可實現連續、可靠的運送,在過去已有幾件相關設計[4]-[5],這些設計都使用比較器偵測投擲器內的物品,經過回送驅動投擲器向上傳送;這樣的設計有個最大的問題,當投擲器內的東西超過一個時,投擲器發射後裡面還有物品,比較器將不會再更新,使得投擲器錄陷入鎖死,需要以人工手動移除多餘的物品才能再次運作。
特別是一般自動化運送物品都會用漏斗將物品打入投擲器中,而漏斗的運作速率是每秒2.5個(4個redstone ticks),這速率高於驅動投擲器向上的速率;因此兩個設計中都在漏斗旁放上一個紅石作為控制,一但投擲器有東西就停止漏斗的運作,無奈只要這個機制出小差錯,還是要人工介入移除多餘物品。

2. 改善投擲器鏈之設計:
為了改善這個問題,本設計使用主動振盪器來驅動投擲器向上,雖然需要多一點的面積,不過這個機制保證投擲器會運作到整條投擲器鏈都沒有東西為止,主要分為三個部分:偵測器,Or gate,振盪器:

偵測器:
左右兩邊交互放置比較器偵測投擲器鏈內的內容,由於比較器輸出強驅動訊號,因此只有圖中紅色block上會放置紅石,上一層的比較器可透過白色方塊傳遞給下層紅色block,如圖所示:

Or gate : 上一層的紅色block訊號,會經過兩次not,送給下一層的訊號;加入repeater的目的,是要防止自身紅色block的強訊號覆寫下一層not過的訊號,否則當整條鏈中只有紅色block該層投擲器有東西時,振盪器也不會驅動。

振盪器: 將訊號集中起來,驅動比較器制成的高頻振盪器,透過半板向上送給每一個投擲器,即完成本設計。

本設計缺點有,一、振盪器的傳送距離為15格,大約只能送12層的高度,可以在上層設置另一個振盪器來解決這個問題,但會佔掉一些樓板面積;或者不求速度的話,可以用比較慢一點的振盪器,就可以用「block-紅石火把」的組合將訊號向上傳送,如圖所示;不過若是超高層傳送,玻璃管傳送法會是比較有效率的做法。二、運作起來相當吵,這個是真的沒得解。


3. 設計展示: 在底部送入物品,都會送到頂部的箱子中,兩段式的版本也可以運作正常,前述的噪音問題在兩段式版上會更明顯,因為這裡用的是比較器振盪源,比較器只有1 ticks的延遲讓投擲器的運作快過漏斗的運作,一開啟就會聽到投擲器時停時開的嗒嗒聲,其實相當煩人。

4. 參考資料:
[1]. water
https://www.youtube.com/watch?v=z1rAiPsCj5Q
[2]. glass tube item lifter:
https://www.youtube.com/watch?v=DtcSljfkMIw
[3] railway item transport:
https://www.youtube.com/watch?v=PLtqJ5gsO9E
[4]. dropper chain:
https://www.youtube.com/watch?v=7OJUHyJfrQE
[5]. dropper chain:
https://www.youtube.com/watch?v=_xu7e97_Qdo

2013年11月3日 星期日

讀機器學習有感

這學期修了學校資工系開的機器學習一課,跟眾多資工系所的大神們一起上課,雖然內心有一些想要用機器學習來解的問題,不過目前還算是「不知道學這個有什麼確實用途」的狀態(啊…我臉書上的好友Ya教授一定會對這點很不爽O_O)。
這幾天複習一下進度,把課本的內容對照筆記再看過一遍,倒是得到一些感觸。

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現在學習的有Perceptron Algorithm(感知學習演算法),和Linear regression Algorithm(線性迴歸),這兩個學習法從根本上有兩個不同:
Perceptron Learning是給定一大群資料和他們所屬的群體,找出那條分隔線,之後就可以利用這條分隔線作為機器判斷的基礎,這算是最最基本的機器學習演算法;要怎麼讓機器學到這條線呢?做法很簡單,針對每個點,要是現在的分隔線分錯了,就用這個點的資料去更新這條線,求到錯誤最少的那條線即可,很可惜的,要直接找出那條分隔線,已經被證明是一個NP-Hard的問題,所以我們用了一個替代的方法:一個點一個點的更新,然後記住那條表現最好的線,時間久了,這條線就是我們想要的解。

和Perceptron Learning 相對的,另一種是Linear regression: 這次我們不是要把資料分兩群,而是送來一大群資料和他們的評分,要找一個預測式,能讓預測結果和評分間的均方差(square error)為最小,和上一個問題不一樣,這次我們只要拿到資料建成矩陣,做點線性代數的運算就能直接算出解,完全不需要迭代。
不同的問題,卻讓解法天差地遠,Perceptron需要不斷迭代,找尋錯誤;Linear Regression卻像先知一樣,我說這個是答案,那這個就是答案。

像Linear Regression這樣又快又準的演算法,反而讓人覺得不像是「機器學習」,它沒有學嘛。
我們對「學習」這個詞的解釋,比較像Perceptron這樣,這筆資料我錯了,看看我錯在哪?錯了多少?把它修正回來,於是「學」會怎麼處理這筆資料;像Linear Regression這樣,那不是學習,那是工程計算,稱它為「機器學習演算法」,不免心理有些疙瘩。

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可是話又說回來,我們的教育制度,不是一直著重公平的考試,不要真正能看學生學會什麼的申論題,不要能看學生推論過程的證明題,只留下有標準答案的選擇題。
結果學生被訓練成對選擇題有反應,給一串題幹說明,再給四個可能對、可能錯的答案,要在最短時間內選出正確的答案,於是學生不再是學習問為什麼,而是背頌式的「知道」答案,對照街上林立的補習班,這豈不和我們上面對「學習」的意義相反?

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我們要機器像人一樣學習、卻要人像機器一樣學習,豈不本末倒置?想起來有夠荒唐。

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