[![Build Status](https://travis-ci.org/joemccann/dillinger.svg?branch=master)](https://travis-ci.org/joemccann/dillinger)
- **使用python编写的小车AI,使用浅层神经网络控制小车,使用遗传算法选择表现表现好的神经网络;编译环境为python3.6.2**
## 小车部分
- 使用pygame绘制简易赛道和作为方块的小车,其中小车有速度、角度、距离赛道边缘距离等重要属。
## 神经网络
- 使用numpy编写的浅层神经网络
- 包含数据层、线性层、和非线性层sigmoid
- 提供了一个节点列表,用户可以更加方便的调整网络的大小
- 没有使用bp算法优化,而是使用遗传算法进行优化
- 实现了保存和加载网络参数功能
## 遗传算法
- distur_param:对权值进行随机扰动
- _replace_one_layer_param:随机重置某一层的权值
## 需要安装的python库
- numpy
- pygame
## 如何运行
进入Car-AI目录下,运行下列代码即可(linux/windows):
```python mainGame.py```
即可
## 适合人群
- 有一定的python基础,熟悉pygame库、对神经网络和遗传算法有一定的了解
## 视频见如下链接
https://zhuanlan.zhihu.com/p/60195914
### 存在的小问题
- 数值溢出问题
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
温馨提示
基于python开发使用浅层神经网络和遗传算法训练一个可以自动驾驶小车+源码+开发文档+视频演示,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用~ 项目简介: 使用python编写的小车AI,使用浅层神经网络控制小车,使用遗传算法选择表现表现好的神经网络;编译环境为python3.6.2 小车部分 使用pygame绘制简易赛道和作为方块的小车,其中小车有速度、角度、距离赛道边缘距离等重要属。 神经网络 使用numpy编写的浅层神经网络 包含数据层、线性层、和非线性层sigmoid 提供了一个节点列表,用户可以更加方便的调整网络的大小 没有使用bp算法优化,而是使用遗传算法进行优化 实现了保存和加载网络参数功能 遗传算法 distur_param:对权值进行随机扰动 _replace_one_layer_param:随机重置某一层的权值
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使用浅层神经网络和遗传算法训练一个可以自动驾驶小车.zip (8个子文件)
使用浅层神经网络和遗传算法训练一个可以自动驾驶小车
carAI-Demo-master
Car-AI
__init__.py 0B
myCarAI.py 5KB
mainGame.py 8KB
myItem.py 7KB
__pycache__
myItem.cpython-36.pyc 6KB
myCarAI.cpython-36.pyc 6KB
.gitattributes 66B
README.md 1KB
共 8 条
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梦回阑珊
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