Rocket-Neat:“飞鸟”类型游戏的NEAT算法实现

火箭整洁 NEAT算法实现了“飞来飞鸟”类型的游戏。 遗传算法是一种搜索算法，它使用自然选择理论来优化自身，就像在自然界中动物会随着时间进化以适应其环境一样。 该算法从具有随机“遗传”特性的代理群体开始。 每个代理都尝试解决给定的问题，然后获得适合度评分。 适应度是一个值，它表示代理在这一代任务中的执行情况。 在所有代理尝试解决问题之后，该算法对所有代理执行自然选择。 健身评分较高的座席将保存给下一代，而健身评分较低的座席将被删除。 然后，该算法选择幸存者来繁殖具有相似遗传学且突变几率很小的新病原体。 在此过程的几代人中，座席自然开始在任务上表现更好。 在上面的示例中，我使用了一个游戏来演示其工作原理。 如果您曾经玩过游戏，则就像《飞扬的小鸟》一样，当您在重力作用下被拉低时，您需要在关卡中飞行而不向上撞墙。 该算法使用NEAT，这是一个python库，可通过自然选择创建人工神经网络。