基于神经网络和遗传算法的机器人路径规划实现.zip

# 遗传算法和神经网络实现小车的局部路径规划 使用遗传算法和神经网络，非监督的训练小车，让它自己学会躲避障碍物，走出迷宫！还可以自己绘制地图，设定小车的数量。  ## 关于项目 + 构建项目工具：Gradle + IDE：Android Studio + LibGDX游戏引擎（不了解的戳这个https://libgdx.badlogicgames.com/documentation/） + BOX2D物理引擎（不了解的戳这个https://box2d.org/documentation/） + Lua脚本语言（不了解的戳这个https://www.runoob.com/lua/lua-tutorial.html） + 遗传算法的基本知识（网上很多） + 神经网络的基本知识（网上很多） ## 项目要点 ### 目录结构 + desktop：项目的启动模块 + core：项目核心模块 + assets：资源文件夹 ### 入口点 在`desktop`模块下面的`DesktopLauncher.java`中 ### 渲染逻辑 在core模块下面的`MyGdxGame`中 ### 神经网络 神经网络计算在`NN.java`中，以下是用来计算神经网络权重和偏移的核心代码 ```java public void updateWeight(double[] tar){ int l=layer.length-1; for(int j=0;j<layerErr[l].length;j++) layerErr[l][j]=layer[l][j]*(1-layer[l][j])*(tar[j]-layer[l][j]); while(l-->0){ for(int j=0;j<layerErr[l].length;j++){ double z = 0.0; for(int i=0;i<layerErr[l+1].length;i++){ z=z+l>0?layerErr[l+1][i]*layer_weight[l][j][i]:0; layer_weight_delta[l][j][i]= mobp*layer_weight_delta[l][j] [i]+rate*layerErr[l+1][i]*layer[l][j];//隐含层动量调整 layer_weight[l][j][i]+=layer_weight_delta[l][j][i];//隐含层权重调整 if(j==layerErr[l].length-1){ layer_weight_delta[l][j+1][i]= mobp*layer_weight_delta[l][j+1][i]+rate*layerErr[l+1][i];//截距动量调整 layer_weight[l][j+1][i]+=layer_weight_delta[l][j+1][i];//截距权重调整 } } layerErr[l][j]=z*layer[l][j]*(1-layer[l][j]);//记录误差 } } } ``` ### 配置文件 配置文件为`Config.java` ```java static public boolean isMove = true; //小车是否可以移动 static public boolean initMap = true; //小车初始化数量（种群数量） public static int popSize = 120; //是否显示小车的视野 public static boolean sight = true; //用何种碰撞模式 public static int hitMode = 1; //地图名字 public static String mapName = "map-hard"; //·视线·数量 public static int versionNum = 5; //小车移动速度 public static float speed = 10; //小车角速度 public static float angle_speed = 4; //视线长度 public static float sight_length = 300; //神经网络参数文件 public static String branFile = "\\gene\\self1"; //是否使用神经网络（不用的话，就是从头开始训练） public static boolean useGeneFile = true; ``` ### Lua相关 lua对应Java中的静态类 ```lua config = luajava.newInstance("com.mygdx.game.Entity.Config"); --main = luajava.newInstance("com.mygdx.game.MyGdxGame"); main = luajava.bindClass("com.mygdx.game.MyGdxGame") nn = luajava.bindClass("com.mygdx.game.Entity.NN") util = luajava.bindClass("com.mygdx.game.Util.MyUtil") pop = luajava.bindClass("com.mygdx.game.Entity.Population") --print 'helloworld'; ``` ## 最后 移动小车的项目到这里就告了一段落，接下来要做的是用遗传算法+神经网络去让AI自己玩马里奥！！